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龙图腾网恭喜国网山东省电力公司电力科学研究院;浙江大学;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序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：CN119155112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411620659.7，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序是由王文婷;刘鑫;李迪;曹小亚;陈振娅;鉴庆之;刘吉龙;田博彦;田健;刘远龙;杨明;程鹏;王鑫;吴晓明;刘臣胜;秦佳峰;聂其贵;陈东设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序在说明书摘要公布了：本发明涉及网络流量技术领域，提供了一种智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序。智能电网Dos攻击检测方法，包括：将同一条网络流量数据对应的三种特征进行合并，构建融合特征集；将融合特征集和对应的数值标签集作为输入，分别采用支持向量机和决策树，得到第一输出集和第二输出集；将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，以构建多级决策模型；考虑多种性能指标，构建综合多维目标函数，对多级决策模型的超参数进行优化，得到优化后的多级决策模型，用于网络流量的Dos攻击检测。本发明能够快速识别智能电网中的DoS攻击行为，确保智能电网的安全运行。

本发明授权智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序在权利要求书中公布了：1.智能电网Dos攻击检测方法，其特征在于，包括：基于获取的网络流量数据集，分别采用线性回归算法、分类器和随机森林算法，得到三种特征集；将同一条网络流量数据对应的三种特征进行合并，构建融合特征集；将融合特征集和对应的数值标签集作为输入，分别采用支持向量机和决策树，得到第一输出集和第二输出集；将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入XGBoost分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，以构建基于支持向量机和决策树的多级决策模型；考虑多种性能指标，构建综合多维目标函数，对多级决策模型的超参数进行优化，得到优化后的多级决策模型，用于网络流量的Dos攻击检测；所述将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入XGBoost分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，方法包括：通过将支持向量机和决策树的预测结果输入到XGBoost分类器中，XGBoost分类器对支持向量机和决策树的输出进行权重调整，XGBoost分类器基于训练数据中的实际标签，学习并评估支持向量机和决策树的准确率； 其中，表示每个模型的预测值，；表示训练数据集的数量；表示最终预测的结果； 其中，表示初步分类的预测值与训练集中的数值标签的差值；表示SVM的权重；表示决策树的权重，表示训练集中的数值标签。

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山东省电力公司电力科学研究院;浙江大学;山东省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区望岳路2000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”。