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龙图腾网恭喜国网甘肃省电力公司电力科学研究院申请的专利一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法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：CN117978517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410195702.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法是由魏峰;张驯;赵金雄;白万荣;赵红;狄磊;王迪设计研发完成，并于2024-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络数据安全监控技术领域，尤其涉及一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法，恶意代码分析模块对恶意代码库内存有的代码进行分析，以对恶意代码库内部存有的恶意代码进行族类划分，并研究同族恶意代码之间的关系，交互数据分析模块将待交互数据与存储的恶意代码进行比对，判定交互数据的安全性。本发明通过对待交互的数据进行图像化处理并将提取的特征与预设的恶意特征进行对比，判定其是否为现有的恶意代码族类，对于不属于现有恶意代码族类的，通过对其特征进行判定，确定待交互的数据是否属于新的恶意特征族类，本申请能够对新的恶意代码进行发现，保障了电力系统运行的稳定性。

本发明授权一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电力监控系统的网络攻击态势智能识别方法，其特征在于，包括，恶意代码分析模块对恶意代码库内部存有的恶意代码进行灰度图像化，并对灰度图像进行卷积运算，生成不同层，各层包括：卷积层、池化层、全连接层和输出层；恶意代码分析模块对各所述层进行特征提取与分析，以对各恶意代码的恶意特征进行获取，并根据恶意特征关系对各恶意代码进行族类划分，确定同族恶意代码之间的关系；其中，所述恶意代码库对其存有的恶意代码进行编号；对于任一恶意代码，所述恶意代码分析模块对其进行映射形成与其对应的灰度图像，并对灰度图像进行特征提取，生成灰度图像的单一恶意代码的构造特征集合；所述恶意代码库对获取的灰度图像进行卷积运算，分别获取恶意代码在卷积层、池化层、全连接层和输出层的数据特征集合；所述恶意代码分析模块将各所述层的各所述恶意代码的特征进行对比分析，确定各层的恶意特征，并整理生成恶意特征集；所述恶意代码分析模块将灰度图像的不同恶意代码之间的特征进行两两对比，根据特征之间的重复度，判定对比的特征是否为恶意特征；所述恶意代码分析模块根据特征之间重复度的不同，确定特征之间的特征关系，所述特征关系包括，相近特征、相关特征和不相关特征；所述恶意代码分析模块将判定为相近特征的特征标记为灰度图像第一级恶意特征，将判定为相关特征的特征标记为灰度图像第二级恶意特征；若任一特征在其他不同特征进行对比时，分别被标记为相近特征、相关特征和不相关特征，则所述恶意代码分析模块将其标记为灰度图像第一级恶意特征；若任一特征在其他不同特征进行对比时，分别被标记为相关特征和不相关特征，则所述恶意代码分析模块将其标记为灰度图像第二级恶意特征；所述恶意代码分析模块将判定的灰度图像第一级恶意特征与灰度图像第二级恶意特征进行整合，生成灰度图像第一级恶意特征集与灰度图像第二级恶意特征集；所述恶意代码分析模块按照对灰度图像的特征对比分析方法，对卷积层、池化层、全连接层和输出层的数据特征进行分析对比，逐一获取卷积层第一级恶意特征集，卷积层第二级恶意特征集，全连接层第一级恶意特征集，全连接层第二级恶意特征集，池化层第一级恶意特征集，池化层第二级恶意特征集，输出层第一级恶意特征集，输出层第二级恶意特征集；所述恶意代码分析模块对同层的恶意特征进行整合聚类，生成恶意特征聚类簇，并对各所述恶意代码进行分析，以对恶意代码进行族类划分；对于任意两个不相同的恶意代码，所述恶意代码分析模块分析其之间含有相近特征与相关特征的个数，并确定两个恶意代码的在同层数据的族类关系；交互数据分析模块对交互数据识别模块识别后的待交互数据进行特征化，并将所述待交互数据的特征与各所述恶意特征进行对比，寻找待交互数据在不同层的相似代码；对不同层的相似代码进行分析，确定待交互数据是否为恶意数据，并在确定为恶意数据后确定待交互数据的恶意代码关系；其中，所述交互数据分析模块将待交互数据进行代码提取，并将提取后的代码进行映射处理，生成待识别灰度图像，交互数据分析模块将待识别灰度图像进行特征提取并编号；所述交互数据分析模块对待交互数据在灰度图像所有的特征与灰度图像的恶意特征进行逐一对比，对于任一灰度图像待识别特征，交互数据分析模块将其与灰度图像第一级恶意特征集、灰度图像第二级恶意特征集的特征进行逐一对比，获取其相似特征；所述交互数据分析模块将待交互数据所有在灰度图像的特征进行分析，并选取与待交互数据的相似特征匹配度最高的恶意代码作为灰度图像相似代码；所述交互数据分析模块逐一确定待交互数据在卷积层、池化层、全连接层和输出层的相似代码；若各所述相似代码存在于同一恶意代码的关系树中，则判定待交互数据为该关系树的分支，判定其为恶意数据；若各所述相似代码不存在于同一恶意代码的关系树中，则对待交互数据进行再次分析，并根据再次分析结果判定其是否为恶意数据。

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