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龙图腾网获悉湖南鑫河能源服务有限公司申请的专利一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理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：CN120811990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511019867.6，技术领域涉及：H04L47/2483；该发明授权一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理方法是由刘连翔;刘凯龙;胡益松;钱礼思;李虎;陈智;姚麟;叶泽斌设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理方法，涉及数据流传输技术领域，本发明通过流量采集设备获取网络流量数据，并通过滑动窗口统计单位时间内的数据包特征值，根据数据包特征值计算数据流系数以判断生成第一大象流处理信号，同时基于卷积神经网络构建CPU使用率预测模型，将实时的CPU使用率代入CPU使用率预测模型中以输出预期的CPU使用率，进而判断以生成第二大象流处理信号，通过分级响应机制对大象流进行分级得到分级结果，根据分级结果执行差异化处理策略，其中一级大象流采用多通道分流传输，二级大象流启动动态加密传输，三级大象流触发本地缓存，并生成安全预警信号以执行安全预警机制。

本发明授权一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式能源安全数采装置中大象流的识别及处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取大象流识别依据： 在分布式能源安全数采装置中选择多个能源节点，在能源节点处设置流量采集设备，通过流量采集设备获取网络流量数据，对所述网络流量数据进行解析，得到解析后的网络流量数据； 同时基于Prometheus和Grafana构建针对分布式能源安全数采装置中CPU的监控系统，用于实时监控和可视化显示CPU使用率； 步骤二、识别大象流： 获取解析后的网络流数据，通过滑动窗口统计单位时间内的数据包特征值，根据数据包特征值计算数据流系数，当数据流系数超过预设的判断阈值时生成第一大象流处理信号，同时触发预设的分级响应机制； 生成第一大象流处理信号的具体过程如下： S201、获取数据包特征值，所述数据包特征值包括数据包头部特征码、传输速率V、有效载荷熵值Q以及数据量，其中数据量包括绝对数据值A和相对数据值B； S202、所述数据包头部特征码包括协议类型和关键头部字段，根据泄露类型获取窗口数据C和序列号增值ΔD，根据以下公式计算数据流系数Ki：，其中e1、e2、e3和e4为预设的权重系数，为传输速率的标准值，为有效载荷熵值的标准值，为窗口数据的常态值，数据流系数用于评估网络流数据的持续时间和数据流量的综合表现，数据流系数越大表示网络数流数据的持续时间越长、数据流量越大，反之数据流系数越小表示网络数流数据的持续时间越短、数据流量越小； S203、获取预设的判断阈值，当数据流系数大于或者等于判断阈值时生成第一大象流处理信号； 获取历史CPU使用数据，基于卷积神经网络构建CPU使用率预测模型，将实时的CPU使用率代入CPU使用率预测模型中以输出预期的CPU使用率，根据预设的使用率判断阈值判断突发丢包概率，以生成第二大象流处理信号，同样触发预设的分级响应机制； 步骤三、处理大象流： 通过分级响应机制对大象流进行分级得到分级结果，根据分级结果执行差异化处理策略，其中一级大象流采用多通道分流传输，二级大象流启动动态加密传输，三级大象流触发本地缓存，并生成安全预警信号以执行安全预警机制； 所述安全预警机制包括： 基于知识图谱的构建威胁预测模型，并将三级大象流的流数据代入威胁预测模型以生成攻击路径预测结果； 获取预警信号后通过量子密钥分发通道传输至控制中心； 启动诱捕模式收集攻击证据； 步骤四、通过区块链存证模块记录上述流程中的关键操作节点，形成可追溯的审计链条并缓存至数据库。

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