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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析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：CN120849957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511341738.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析方法及装置是由刘臣胜;刘旋;张恒;杨明;吴晓明;王鑫;金小峥设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能安全的技术领域，具体涉及电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析方法及装置。所述方法包括：构建局部和全局相结合的双层阈值机制；基于目标模型对于当前轮次下原始输入样本的近似梯度，计算当前轮次下的扰动，利用局部扰动阈值约束当前轮次下的扰动，并基于约束后的扰动更新对抗样本；利用全局扰动阈值对更新后的对抗样本的扰动幅度进行合理性判定，并对满足合理性判定条件的对抗样本进行攻击效果判定，将满足攻击效果判定条件的对抗样本作为目标对抗样本并输出。本发明揭示了电力系统在双层阈值扰动下的容忍范围，从而为防御机制设计提供参考。

本发明授权电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电力人工智能应用黑盒对抗攻击缺陷分析方法，其特征在于，应用于包含若干节点的智能电网系统，所述方法包括： S1、基于时间残差分析，为原始输入样本的每个特征维度构建局部扰动阈值，其中，所述原始输入样本为包含多个特征维度的节点测量数据； 其中，构建所述局部扰动阈值，具体包括： 采用滑动窗口机制提取所述原始输入样本的每个特征维度的历史观测序列，以获取所述原始输入样本的每个特征维度的预测值； 基于所述原始输入样本的每个特征维度的真实值与其预测值之间的残差，采用滑动平均的方式获取所述原始输入样本的每个特征维度于最近个时刻的残差平均值； 基于所述原始输入样本的每个特征维度于最近个时刻的残差平均值，构建该特征维度对应的局部扰动阈值： 公式5中：表示原始输入样本的第个维度的局部扰动阈值；表示扰动缩放因子；表示原始输入样本的第个维度于最近个时刻的残差平均值； S2、利用LSTM模型基于所述原始输入样本的历史状态进行预测，获取所述原始输入样本于当前状态的预测值，并基于所述原始输入样本于当前状态的预测值与其实际值之间的残差构建全局扰动阈值，其具体包括： 计算所述原始输入样本于当前状态的预测值与其实际值之间的残差： 公式7中：表示原始输入样本于当前时刻状态的预测值与其实际值之间的残差；表示L2范数； 构建全局扰动阈值： ， 公式8中：表示全局扰动阈值的区间范围； S3、基于目标模型对于当前轮次下所述原始输入样本的近似梯度，计算当前轮次下的扰动，利用所述局部扰动阈值约束当前轮次下的扰动，并基于约束后的扰动更新对抗样本； S4、利用所述全局扰动阈值对更新后的对抗样本的扰动幅度进行合理性判定，并对满足合理性判定条件的对抗样本进行攻击效果判定，将满足攻击效果判定条件的对抗样本作为目标对抗样本并输出。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；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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