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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司信息通信公司申请的专利基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别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：CN120880810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511404551.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别方法是由刘洪波;樊家树;孙浩然;金泽洙;马旭东;陈兆强;赵越;李施昊;于卓鑫;刘凌宇;王彦钊设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别方法，通过采集电力协议真实流量构建数据集，利用Transformer架构的GAN生成符合协议语法的多样化攻击样本，结合随机截断、噪声注入等数据增强技术提升鲁棒性。部署虚拟蜜罐设备模拟电力设备行为，实时融合攻击日志与流量特征，采用图神经网络建模跨报文交互关系，并引入自监督学习检测语义异常。实验表明，该方法在IEEE123‑Bus等数据集上实现98.2%的检测准确率，支持协议版本动态适配，并通过蜜罐日志关联分析实现攻击源IP与意图的精准溯源，有效提升电力系统对新型攻击的主动防御能力。

本发明授权基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别方法在权利要求书中公布了：1.基于GAN的电力协议蜜罐诱捕与异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：从电力系统通信链路中采集真实协议流量，构建原始数据集； S2：提取所述协议流量中协议字段的时序特征与语义特征，并将其转化为张量格式，用于生成对抗网络GAN的训练与后续异常检测模型的输入； S3：采用GAN生成在语义与时序上符合协议规范的攻击样本； S4：基于生成的攻击样本构建虚拟电力设备作为蜜罐，模拟真实通信行为以部署诱捕策略； S5：融合蜜罐采集的攻击指纹与实时流量的上下文特征，通过特征拼接与归一化构建多模态特征向量，所述攻击指纹具体为攻击命令序列及操作频率，所述上下文特征具体为源IP地址及协议版本； S6：构建通信交互图，其中网络报文为节点，报文间的时序与命令逻辑关系为边，进而采用图神经网络GNN学习节点嵌入表示，以识别由多个报文组成的非法命令序列跨报文异常交互模式，并结合自监督学习预测协议字段以检测单个报文内的语义异常； S7：将S6中识别的异常检测结果与蜜罐诱捕日志关联，以优化S3中GAN的生成策略，同步通过分析攻击者行为路径，定位攻击源IP与攻击意图。

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吉林省电力有限公司信息通信公司，其通讯地址为：130000 吉林省长春市南关区人民大街10388号电力调度通信楼北三层房间2301室-2360室；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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