买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网上海市电力公司;同济大学申请的专利一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质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：CN119583096B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411466702.9，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质是由张蕾;王彬彬;吴佳璇;郭乃网;沈泉江;刘畅;郑成;程大伟;吴裔;张梦圆;冯陈佳;邓博文设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质，包括以下步骤：获取电力网络系统数据，输入电力网络系统异常访问检测垂类模型，输出异常访问检测结果；电力网络系统异常访问检测垂类模型通过如下步骤获得：S1、获取电力网络安全语料数据并进行预处理，构建预训练数据集；S2、对大语言基座模型进行预训练，获得电力网络安全大语言模型；S3、基于电力网络系统异常访问检测任务对预训练数据集进行二次筛选，结合专家意见数据构建监督微调数据集；S4、对电力网络安全大语言模型进行微调，获得电力网络系统异常访问检测垂类模型。与现有技术相比，本发明可以提升在具有大量多模态数据的新型网络系统中准确检测各类异常访问行为的能力。

本发明授权一种电力网络系统异常访问检测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电力网络系统异常访问检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电力网络系统数据，包括网络流量信息、日志信息和用户行为信息，输入电力网络系统异常访问检测垂类模型，输出电力网络系统异常访问检测结果；其中，所述电力网络系统异常访问检测垂类模型通过如下步骤获得： S1、获取电力网络安全语料数据并进行预处理，构建预训练数据集，预处理的具体过程如下： 利用TF-IDF方法从电力网络安全语料数据中提取主题关键词，计算其与电力网络安全字段的余弦相似度，删除余弦相似度低于第一设定阈值的数据，对电力网络安全语料数据进行首次筛选； 利用正则表达式方法进一步删除损坏、错误以及重复的数据； S2、使用所述预训练数据集，在预训练框架中对大语言基座模型进行预训练，获得电力网络安全大语言模型； S3、基于电力网络系统异常访问检测任务对所述预训练数据集进行二次筛选，输入闭源大语言模型进行语料学习，结合专家意见数据构建监督微调数据集，具体过程如下： 利用TF-IDF方法从所述预训练数据集中提取主题关键词，计算其与电力网络系统异常访问行为检测字段的余弦相似度，删除余弦相似度低于第二设定阈值的数据，对所述预训练数据集进行二次筛选； 将经过二次筛选后的数据输入ERNIE4.0大语言模型进行语料学习，生成电力网络系统异常访问检测问答，计算其与专家意见数据的余弦相似度，保留余弦相似度大于第三设定阈值的问答，构建监督微调数据集； S4、基于所述监督微调数据集进一步对所述电力网络安全大语言模型进行微调，获得电力网络系统异常访问检测垂类模型。

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国网上海市电力公司;同济大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。