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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测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：CN120455180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510964038.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测方法及系统是由尤敏;池建飞;韩荣杰;钱锦;罗良;周波;蒋建;李强强;杜文俊;王立森;罗俊;周桀鹏;袁海涛;徐萱炜设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力监控系统网络安全技术领域，公开了一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测方法及系统，基于从历史多源异构数据选取的低强度异常模式数据，从历史多源异构数据中截取异常数据片段，分析后得到目标异常数据片段；基于对目标异常数据片段进行特征提取得到的目标关键时序异常特征，对门控循环网络模型进行训练，得到未来时间序列特征预测模型；对低强度异常事件进行结构化处理，得到空间关联特征拓扑结构；基于未来时间序列特征预测模型，得到未来时间序列特征；基于将未来时间序列特征和空间关联特征拓扑结构进行融合构建的异常事件演化图谱，得到攻击事件预测结果。本申请提供的方法，能够在攻击事件发生的准备阶段进行准确识别。

本发明授权一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低强度异常模式数据的攻击事件预测方法，其特征在于，所述方法应用于所述攻击事件的准备阶段，所述方法包括： 基于获取的目标电力调度控制系统的历史多源异构数据，选取低强度异常模式数据，所述低强度异常模式数据被设定为信号强度小于预设强度阈值且在时间和或空间分布上大于距离阈值的数据； 基于所述低强度异常模式数据，从所述历史多源异构数据中截取异常数据片段，对所述异常数据片段进行周期性、聚集性和突发性分析，根据分析结果得到目标异常数据片段； 对所述目标异常数据片段进行特征提取，得到目标关键时序异常特征，并根据所述目标关键时序异常特征对构建的门控循环网络模型进行训练，得到未来时间序列特征预测模型； 对所述低强度异常模式数据对应的低强度异常事件进行节点特征聚合和图像化处理，得到空间关联特征拓扑结构； 在实际预测过程中，将基于实时多源异常数据获取的所述目标关键时序异常特征输入所述未来时间序列特征预测模型，得到未来时间序列特征； 将所述未来时间序列特征和所述空间关联特征拓扑结构进行融合，以构建异常事件演化图谱，基于所述异常事件演化图谱，得到攻击事件预测结果； 所述基于获取的目标电力调度控制系统的异常事件对应的历史多源异构数据，选取低强度异常模式数据，包括： 基于设备负载的第一强度阈值，对获取的设备负载数据进行评估分析，得到设备负载数据序列； 基于通信规则的第二强度阈值，对获取的网络通信数据进行分类，得到通信特征数据序列； 基于设备运行规则的第三强度阈值，对获取的设备量测数据进行可靠性分析，得到设备运行数据序列； 对所述设备负载数据序列、所述通信特征数据序列和所述设备运行数据序列的时间对齐后采用加权平均法进行融合，得到融合数据矩阵； 采用预设的第一数据分布密度函数计算所述融合数据矩阵中各个数据点的局部密度，并根据所述局部密度计算各个所述数据点与其相邻数据点的相对密度比值； 根据所述相对密度比值与预先设定的所述距离阈值之间的关系，得到低强度异常模式数据。

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浙江省电力有限公司杭州市富阳区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，其通讯地址为：311400 浙江省杭州市富阳区鹿山街道江波街218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”。