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龙图腾网获悉湖南匡安网络技术有限公司申请的专利一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法和系统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：CN121547294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610062874.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法和系统是由吕婷;杨志邦;袁理想;蔡宇辉;余思洋;杨圣洪;李肯立;唐伟;段明星;王卫民设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法，其通过在电力云边端体系中的边端代理设备上构建设备侧网络行为数字孪生体，解决接入设备异常识别在边端算力受限条件下检测精度与实时性难以兼顾的问题。具体地，该方法通过计算实际行为与预期行为之间的特征偏离度；同时，引入基于相对时间差的业务时序约束。通过将特征偏离度与时序违反度进行融合判定，本发明能够在边端实时识别恶意接入设备或被攻击设备的异常行为，并在主业务路径上执行即时阻断与会话管控，从而在满足电力系统实时性与安全合规要求的前提下，实现对接入层设备异常行为的高精度、高实时和可持续演化的识别能力。

本发明授权一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合特征偏离与时序约束的电力接入设备异常识别方法，是应用于电力云边端体系中的边端代理设备，其特征在于，所述电力接入设备异常识别方法包括以下步骤： 1获取电力设备的通信流量，对获取的通信流量进行协议解析，以得到多个应用层协议报文，以及每个应用层协议报文中源IP地址、目的IP地址、源端口号、目的端口号、传输层协议所组成的该应用层协议报文对应的五元组； 2从步骤1得到的所有应用层协议报文获取当前应用层协议报文，并对该当前应用层协议报文进行特征提取，以获取对应的实时观测特征向量，并构建该实时观测特征向量对应的时序特征序列； 3将步骤2中得到的时序特征序列分别输入预先训练好的两个特征预测模型和，以分别得到对应的预期特征向量与，分别计算步骤2得到的实时观测特征向量与两个预期特征向量之间的特征偏离度与，并判断特征偏离度与是否都大于预设的特征偏离阈值，如果是则说明当前应用层协议报文对应的逻辑会话发生特征偏离，并计算两个特征偏离度的平均值作为最终特征偏离度，然后转入步骤4，否则设置最终特征偏离度为零，然后转入步骤4； 4提取步骤2得到的当前应用层协议报文中包含的关键业务事件及其对应的时间，并根据该关键业务事件及其对应的时间获取当前应用层协议报文的时序违反度；步骤4具体为， 首先，将当前应用层协议报文所属的会话确定为当前会话；提取当前应用层协议报文中包含的关键业务事件，并将该关键业务事件作为后置事件，在预先构建的业务时序约束库中检索与该关键业务事件匹配的多个关键业务事件对；每个关键业务事件对，其中表示关键业务事件对中的前置事件，表示关键业务事件对中的后置事件，表示关键业务事件对在业务时序约束库中的允许时间窗口下界，表示关键业务事件对在业务时序约束库中的允许时间窗口上界；然后，针对得到的每一个匹配的关键业务事件对而言，判断其中的前置事件是否在当前会话中出现，如果是则计算该关键业务事件对中的前置事件在当前会话中的最近一次发生时间和后置事件在当前逻辑会话中的最近一次发生时间之间的时间间隔，否则跳过该关键业务事件对，不参与后续计算； 随后，针对参与上述时间间隔计算的每一个关键业务事件对，将其时间间隔与该关键业务事件对在业务时序约束库中对应的允许时间窗口进行比较，并根据比较结果获取该关键业务事件对对应的时序违反度 最后，将得到的所有匹配的关键业务事件对对应的时序违反度进行聚合处理，以得到当前应用层协议报文对应的时序违反度 5对步骤3得到的最终特征偏离度与步骤4得到的当前应用层协议报文的时序违反度进行加权融合处理，以得到综合异常评分，并判断综合异常评分超过预设的综合阈值，如果是则说明当前会话为异常会话，然后转入步骤6，否则说明当前会话为正常会话，然后过程结束； 6控制边端代理设备对异常会话执行阻断处理，以终止异常会话的数据转发，并切断与异常会话对应电力设备之间的会话路径； 7将该异常会话对应的应用层协议报文对应的实时观测特征向量、时序特征序列、最终特征偏离度、时序违反度存储至本地异常样本库中。

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