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！

龙图腾网恭喜国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测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：CN114037286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111329772.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法及系统是由任肖久;梁程;杨要中;曹旌;商敬安;陈建;张杰;宋国旺;郑晔;王晓愉;刘凤;蒋立媛;段伟润;张雪佼;万丽;唐乃馨;李琳琦;多葭宁;崔金锐设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法及系统，属于电力调度技术领域，其特征在于，基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法包括如下步骤：S1、获取下列数据源：网络全流量数据、业务系统数据、设备告警数据和自定义数据；S2、行为分析；具体包括基线分析、时间序列分析和风险评估；S3、行为异常事件判定；S4、场景预测告警。通过上述技术方案，本发明通过大数据和机器学习手段，通过持续的对用户用电数据进行监控，学习用户正常用电行为，同时做到及时发现系统内部的对铭感数据的异常行为，对偏离正常行为的动作进行及时告警。

本发明授权一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据电力调度自动化敏感数据检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取下列数据源：网络全流量数据、业务系统数据、设备告警数据和自定义数据；S2、行为分析；具体包括基线分析、时间序列分析和风险评估，其中：所述基线分析包括数值型基线和标称型基线；所述数值型基线对于可量化的指标，使用数值型基线，可量化的指标包括历史流入流出流量、历史访问端口行为和历史访问主机行为；所述标称型基线对于不能量化的指标，使用标称型基线，不能量化的指标包括账号常用登录区域、账号惯常登录时间、账号常用IP和主机历史开放端口；所述时间序列分析通过对访问数据的时间戳，对比访问历史时间，对访活跃时间段、存活情况，判定是否是异常时间异常操作；所述风险评估通过矩阵特征给出判定，敏感数据是否存在异常；S3、行为异常事件判定；行为异常事件包括：读取防火墙、入侵检测系统系统日志是否存在非法外接设备；数据库非法访问：检测用户是否对数据库非法访问和操作；敏感数据外传异常：检测数据库数据是否被截屏，重点数据是否被复制；S4、场景预测告警；所述S2具体为：定义1数值型异常基线监测法；定义1.1单元数值型监测法；待监测数值型数据组X＝{x1,x2,x3…xn},其中xn∈Rn，i,n∈正整数，R表示实数； ui表示数据组xi的均值； σ2表示数据组xi的方差； pix表示数据组Xi内数据的分布函数， 表示Xi之间若均独立，数值型数组分布函数为pX；若pXε则认为异常，其中，ε为维护人员设定的边界值ε∈0,1；定义1.2多元数值型监测法；待监测数值型数据组Xi＝{x1,x2,x3…xn}，其中xi，Xi∈Rn，i,n∈正整数，R表示实数，Σ∈Rn×n； qix表示数据组Xi内数据的分布函数；其中，xn之间正相关，则xn之间负相，关则 表示xi之间若不独立，数值型数组分布函数为pX；若qXε2则认为异常，其中，ε2为维护人员设定的边界值ε2∈0,1；定义2时序异常分析基线；待监测时序行为数据组Xi＝{x1,x2,x3…xn}，xn表示第n种访问行为，定义m表示xi出现m次，n∈正整数，m∈非负整数； Wxi表示xi的在时间序列中活跃程度； Hix表示Xi混乱程度；若Hixε3则认为异常，其中ε3为维护人员设定的边界值ε3∈0,1；定义3，将定义2中不同属性的d个特征值Hdx，构建风险监测矩阵B，特征值包括IP端口，数据包大小； 待监测数据特征矩阵为{HK1…HKd}，与风险监测矩阵B的每一列做定义3.1的计算生成新的矩阵C；定义3.1 C＝[θ1…θn]，表示各维度特征的异常情况；若θnε4则认为异常，其中ε为维护人员设定的边界值ε4∈0,1，C中异常θn越多，被监测对象风险值越高。

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天津市电力公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：300010 天津市河北区五经路39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”。