国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司信息通信分公司傅杰获国家专利权
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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种能源互联网网络威胁检测方法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：CN116545732B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310618649.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种能源互联网网络威胁检测方法是由傅杰;林思辰;王怡婷;郭蔡炜;郑嘉明;纪文;高董英;张坤三;刘宇轩;林晨晗;倪文书;吕智垒;吉眉颖;方志坚;李铮;李少杰;陈昕昊设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种能源互联网网络威胁检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种能源互联网网络威胁检测方法，具体步骤为：首先使用公共互联网数据在客户端本地上预训练特征嵌入模型；再借鉴联邦学习和迁移学习思想，由各工业代理使用各自的工业数据对预训练后的模型进行联邦训练；在此基础上，部署在各网络的IDS使用极少量的小样本攻击样本就可构建相应的检测模型，进而生成最终的入侵检测模型，从而使得最终的入侵检测模型可针对小样本攻击进行有效的入侵检测。
本发明授权一种能源互联网网络威胁检测方法在权利要求书中公布了：1.一种能源互联网网络威胁检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建初始机器学习模型，并获取公共数据集，然后使用所述公共数据集的随机子集对所述初始机器学习模型进行预训练，得到预训练特征嵌入模型； 获取能源互联网本地的能源互联网数据集，并使用所述能源互联网数据集对所述预训练特征嵌入模型进行联邦训练，得到联邦训练特征嵌入模型； 在本地客户端上对所述初始机器学习模型进行预训练，训练好的模型参数上传至云服务器存储； 在各工业代理上对所述预训练特征嵌入模型进行联邦训练，并通过云服务器对所述预训练特征嵌入模型的参数采用FedAvg方法进行聚合； 获取正常样本数据集和指定网络入侵类型的小样本攻击数据集，并将所述正常样本数据集和所述小样本攻击数据集输入所述联邦训练特征嵌入模型，并根据所述联邦训练特征嵌入模型的输出结果，生成最终的入侵检测模型； 获取能源互联网的实时运行数据，并对所述能源互联网运行数据进行预处理，得到预处理后数据； 将所述预处理后数据输入所述最终的入侵检测模型，得到能源互联网入侵预测结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：350003 福建省福州市鼓楼区五四路257号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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