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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利虚假数据注入攻击的检测方法及装置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：CN119276583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202411432746.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权虚假数据注入攻击的检测方法及装置是由李江南;欧鸣宇;赵文猛;王滔;黄光磊;汤寿泉;程韧俐;毛田设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚假数据注入攻击的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚假数据注入攻击的检测方法及装置。其中，该方法包括：获取电网测量数据，其中，电网测量数据包括多种类型的电力数据；通过集成分类检测模型对电网测量数据进行分析，得到输出向量值，其中，集成分类检测模型是由多组数据通过机器学习训练得到的，多组数据中的每组数据均包括历史电网测量数据和历史电网测量数据是否为虚假数据注入攻击数据的标签；根据输出向量值的大小确定电网测量数据是否被攻击，并对被攻击数据进行处理。本发明解决了现有技术中针对电力系统状态估计的虚假数据注入攻击检测方法存在拟合能力不足，无法准确识别被污染的电网状态量的技术问题。

本发明授权虚假数据注入攻击的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种虚假数据注入攻击的检测方法，其特征在于，包括： 获取电网测量数据，其中，所述电网测量数据包括多种类型的电力数据； 通过集成分类检测模型对所述电网测量数据进行分析，得到输出向量值，其中，所述集成分类检测模型是由多组数据通过机器学习训练得到的，所述多组数据中的每组数据均包括历史电网测量数据和所述历史电网测量数据是否为虚假数据注入攻击数据的标签； 根据所述输出向量值的大小确定所述电网测量数据是否被攻击，并对被攻击数据进行处理， 在通过集成分类检测模型对所述电网测量数据进行分析之前，所述方法还包括：建立所述电网测量数据的数据矩阵为，其中，Z表示所述数据矩阵，d表示所述电网测量数据的个数，m表示所述电网测量数据的维度；通过交叉划分将所述数据矩阵划分为多个子矩阵，将多个所述子矩阵分为训练集和测试集；获取初始集成分类检测模型，通过所述训练集对所述初始集成分类检测模型进行训练，并通过所述测试集对训练后的所述初始集成分类检测模型进行测试，在测试通过的情况下，得到所述集成分类检测模型， 根据所述输出向量值的大小确定所述电网测量数据是否被攻击，包括：对所述输出向量值采用多标签编码方式进行标签转换，得到每个所述输出向量值的二进制编码；在所述二进制编码为1时，确定所述电网测量数据被攻击；在所述二进制编码为0时，确定所述电网测量数据未被攻击， 获取电网测量数据，包括：获取数据采集与监控系统的第一电网测量数据，其中，所述第一电网测量数据至少包括节点注入有功功率、节点注入无功功率、支路有功潮流数据和支路无功潮流数据；获取同步相量测量单元的第二电网测量数据，其中，所述第二电网测量数据至少包括节点电压相量数据和支路电流相量数据。

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