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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种针对配电网的网络攻击分类方法和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：CN115879030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211385627.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种针对配电网的网络攻击分类方法和系统是由李鹏;陆孝锋;王永雪;王昊宇;仝瑞宁;王瀚铖;佘应森;张昱豪;张瀚文设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对配电网的网络攻击分类方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种针对配电网的网络攻击分类方法和系统，该方法包括以下步骤：根据配电网的状态感知信息对NSL‑KDD数据集进行预处理；搭建基于通道注意力机制的CNN‑LSTM配电网网络攻击分类模型；对所述基于通道注意力机制的CNN‑LSTM配电网网络攻击分类模型进行特征融合，使用所述NSL‑KDD数据集训练所述基于通道注意力机制的CNN‑LSTM配电网网络攻击分类模型，验证所述基于通道注意力机制的CNN‑LSTM配电网网络攻击分类模型的分类准确率，并通过Softmax函数输出针对配电网的网络攻击分类结果。本申请能够更好地消除配电网小类攻击样本对于配电网的运行影响。

本发明授权一种针对配电网的网络攻击分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种针对配电网的网络攻击分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据配电网的状态感知信息对NSL-KDD数据集进行预处理； 搭建基于通道注意力机制的卷积神经网络CNN-长短期记忆网络LSTM配电网网络攻击分类模型，所述基于通道注意力机制的CNN-LSTM配电网网络攻击分类模型采用串联形式，包括输入层、二维卷积层、通道注意力机制层、重塑层、长短期记忆网络层、平铺层、全连接层和过拟合层； 对所述基于通道注意力机制的CNN-LSTM配电网网络攻击分类模型进行特征融合，使用所述NSL-KDD数据集训练所述基于通道注意力机制的CNN-LSTM配电网网络攻击分类模型，验证所述基于通道注意力机制的CNN-LSTM配电网网络攻击分类模型的分类准确率，并通过Softmax函数输出针对配电网的网络攻击分类结果； 所述搭建基于通道注意力机制的卷积神经网络CNN-长短期记忆网络LSTM配电网网络攻击分类模型，具体包括： 利用卷积神经网络对配电网中采集的数据进行二维卷积，将一维空间转换为二维空间； 通过长短期记忆网络对配电网采集的数据进行时序特征的双向提取，并引入通道注意力机制对配电网采集的数据的关键特征进行增强，进而提取数据局部特征； 针对配电网网络攻击分类模型特性将输入数据的维度转化为（114，1）的张量，再送到输入层；将所述张量进行二维卷积空间特征提取，引入通道注意力机制对样本数据的关键特征进行增强；对数据进行重构，得到能够输入至长短期记忆网络的维度；利用长短期记忆网络层进行配电网中数据时序特征的双向提取，利用平铺层将数据展平为一维特征向量；使用全连接层完成特征识别，并加入过拟合层正则化，所述全连接层使用Softmax函数，且神经元个数为5。

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