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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识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：CN121098636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511641356.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识方法是由李创芝;臧天磊;周步祥;董申;苏芮;龚亚辉;童小宁;阮嘉祺;罗欢设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力信息物理系统安全技术领域，公开了一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识方法。构建DAD攻防模型，生成多个典型的攻击场景，收集历史负荷数据、攻击方案和防御方案；通过分类网络进行训练，学习从系统运行状态到对应最坏攻击响应之间的映射关系；采用梯度下降法优化网络参数，并引入拉格朗日函数及信息物理耦合惩罚项；训练完成后进行攻击场景预测；以最小化系统的期望损失为优化目标，通过C&CG的迭代求解，得出优化的防御资源配置方案。本发明通过多阶段的协同优化策略，实现了信息物理协同攻击下的TCPS韧性提升，确保了系统在面对动态攻击环境时能够快速响应并恢复，增强了整体的系统稳定性和安全性。

本发明授权一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑信息物理交互的输电系统攻击场景辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建防御者–攻击者–防御者攻防模型，确定约束条件，以合理配置防御资源，动态调整防御策略，使输电系统抵抗攻击能力最大化； 步骤2：数据收集与预处理：输入输电系统的拓扑结构和信息物理协同攻击的规模，生成多个典型的攻击场景；收集历史负荷数据、攻击方案和防御方案，并通过独热编码将最坏攻击情形进行标签化，以便后续训练； 步骤3：根据步骤2中预处理后的数据，通过分类网络进行训练，学习从系统运行状态到对应最坏攻击响应之间的映射关系；采用梯度下降法优化网络参数，并引入拉格朗日函数及信息物理耦合惩罚项，以确保预测解的可行性；训练完成后，提供初步的攻击场景预测； 步骤4：基于步骤3中预测的攻击场景，在在线应用阶段，以最小化输电系统的期望损失为优化目标，约束条件包括各类攻击场景下的攻击约束、防御资源总量限制与潮流限制，通过列与约束生成法的迭代求解，得出优化的防御资源配置方案； 所述步骤3包括： 步骤3.1：构建一个深度学习分类器，用于识别最不利攻击情形；针对多标签分类任务，采用独热编码表示最不利攻击标签；构建引入网络-物理耦合惩罚项的拉格朗日目标函数，其计算公式如下： 36； 37； 38； 39； 40； 41； 其中，是一个判断函数，如果满足条件则返回1，否则返回0；表示一个规范函数；和分别是网络损失函数和二元交叉熵损失函数；和分别是关于信息物理耦合和向量间互斥的惩罚函数；和分别为转化的关于攻击向量的信息物理耦合和向量间互斥的惩罚函数；和是两个惩罚函数的惩罚系数；和代表网络中关于标签和对应的输出数据；、和分别代表网络中关于第s个样本的标签、输入特征和输出数据；表示训练分类网络的前馈函数；、和分别表示关于输电线路攻击、继电保护攻击和总攻击方案的第k个预测向量，k=1,2,3…K-1；为线路与保护的连接关系矩阵；表示总攻击方案的第j个预测向量，S为数据集的样本数。

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