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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击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：CN115168849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210558095.3，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击检测方法及装置是由周婧怡;李红娇设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击检测方法，该方法包括以下步骤：步骤1：采用鲁棒性随机森林算法对异常程度进行判断，并建立森林模型；步骤2：选择样本的维度进行切割，直到样本分裂到对应的叶子节点中；步骤3：计算样本的深度；步骤4：获取样本的异常分数；步骤5：采用滑动窗口保存给定数量的异常得分集合，判断样本的异常得分是否为异常得分集合中前10％的最大异常得分，若是，则判断该样本为异常样本，若否，则判断该样本为正常样本。与现有技术相比，本发明具有能够解决拓扑变化带来的概念漂移问题以及在攻击幅度变化时保持良好的检测性能等优点。

本发明授权一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对PMU量测的虚假数据注入攻击检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：采用鲁棒性随机森林算法对异常程度进行判断，并建立森林模型； 步骤2：选择样本的维度进行切割，直到样本分裂到对应的叶子节点中； 步骤3：计算样本的深度； 步骤4：获取样本的异常分数； 步骤5：采用滑动窗口保存给定数量的异常得分集合，判断样本的异常得分是否为异常得分集合中前10%的最大异常得分，若是，则判断该样本为异常样本，若否，则判断该样本为正常样本； 步骤4中，样本的异常分数具体为样本引起的位移，若样本为异常样本，且存在不止一个异常样本，而异常样本在树上的位置接近时，计算样本的异常分数的过程具体为： 步骤401：采用逐级扩大的方式选择异常集合； 步骤402：移除由样本和接近样本的点组成的异常集合； 步骤403：取平均位移变化的最大值作为异常得分； 步骤402中，移除集合导致的位移变化的计算公式为： 其中，为移除异常集合后的树，为树的总集合，为移除异常集合导致的位移变化，为树中的样本的深度；步骤403中，异常得分的计算公式为： 。

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上海电力大学，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区沪城环路1851号；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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