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龙图腾网获悉国网思极网安科技(北京)有限公司;国网思极检测技术(北京)有限公司申请的专利电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120950929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511493641.X，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法及系统是由李永刚;王利斌;潘善民;韩淞;任磊;佟雪松;刘继涛;刘一霖;谷五勋;李鑫;马建勋;刘霞飞设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法及系统，属于电数字信号处理技术领域。所述构建方法包括：获取待处理的网络流信息；根据所述网络流信息构建时空图；采用动态时间规整方法计算时空图中每个节点的相似性，以确定每两个节点之间的边的权重；采用时空注意力网络提取所述时空图中的时空依赖特征向量；采用联邦自监督特征学习方法对所述时空依赖特征向量进行训练学习，以得到对应的鲁棒特征向量；采用动态特征选择器根据所述鲁棒特征向量确定特征子集；基于所述特征子集构建特征信息库。该构建方法及系统能够构建适应多样化网络流量的电力设备网络流量特征信息库。

本发明授权电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力智能设备网络流量特征信息库的构建方法，其特征在于，包括： 获取待处理的网络流信息； 根据所述网络流信息构建时空图； 采用动态时间规整方法计算时空图中每个节点的相似性，以确定每两个节点之间的边的权重； 采用时空注意力网络提取所述时空图中的时空依赖特征向量； 采用联邦自监督特征学习方法对所述时空依赖特征向量进行训练学习，以得到对应的鲁棒特征向量； 采用动态特征选择器根据所述鲁棒特征向量确定特征子集； 基于所述特征子集构建特征信息库； 采用联邦自监督特征学习方法对所述时空依赖特征向量进行训练学习，以得到对应的鲁棒特征向量，包括： 在每个客户端训练公式5和公式6的目标函数： ，5 其中，为所述目标函数，为温度系数，为单个客户端的数据量，为第个节点的时空依赖特征向量，为第个节点的时空依赖特征向量； =，6 其中，为时空依赖特征向量的转置； 在服务器端采用公式7对客户端的数据量进行聚合操作： ，7 其中，为聚合操作的结果，为客户端的集合，为第个客户端的数据量，为总数据量，为第个客户端的输出； 采用动态特征选择器根据所述鲁棒特征向量确定特征子集，包括： 根据公式8确定每个特征子集的重要性权重： ，8 其中，为重要性权重，为查询矩阵，为键矩阵，为值矩阵，为缩放因子。

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