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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法及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：CN120768603B 。

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：202510946759.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法及系统是由苏译;毛诚;代卓岑;刘潇;余俱进设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网重构领域，具体涉及一种面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法、配电网拓扑重构的自适应对抗攻击防御系统、计算机设备以及计算机可读存储介质。本发明的面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法，通过双重损失函数评估和动态权重调节机制，实现了攻击效果的显著提升，能够生成更具欺骗性的对抗样本；防御阶段采用渐进式训练策略，使模型逐步适应不同强度的对抗干扰，显著增强防御能力；同时，该方法不依赖特定网络结构，具有良好的通用性，可适配不同规模的配电网系统。通过攻击与防御的协同优化，实现了配电网重构决策在对抗环境下的稳定性。

本发明授权面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法，其特征在于，包括： 攻击阶段：基于配电网状态数据生成对抗样本，包括： a计算KL散度与CW损失； b根据KL散度损失和CW损失的梯度幅值动态调整权重系数； c通过迭代优化生成满足配电网离散开关约束的对抗样本，并将所述对抗样本输入DRL智能体； 防御阶段：训练所述DRL智能体抵抗对抗样本，包括： d按训练轮次渐进提升对抗攻击强度参数； e动态增加对抗样本在训练数据中的混合比例； f优化DRL智能体参数以维持拓扑重构决策的稳定性; 步骤b中动态调整权重系数包括： 计算KL散度损失的梯度向量幅值； 计算CW损失的梯度向量幅值； 根据所述KL散度损失梯度向量幅值与CW损失梯度向量幅值的反比关系确定权重系数; 步骤d中的对抗攻击强度参数包括： 攻击扰动幅度：从初始值线性增长至最大值； 对抗样本生成迭代次数：随训练轮次递增； 对抗样本插入概率：基于初始概率与训练轮次乘积逐步增加; 步骤f中优化DRL智能体参数包括：最小化原始状态与对抗状态下的奖励函数差异；根据当前训练轮次对应的攻击强度参数计算损失函数。

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