技術特征：

1.一種電網信息網絡的安全檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的安全檢測方法，其特征在于，獲取待識別電網流量并基于風險預判子模型進行預判時，對待識別電網流量依次進行模式匹配、相似度匹配及族風險匹配。

3.根據權利要求2所述的安全檢測方法，其特征在于，依次進行模式匹配、相似度匹配及族風險匹配時，包括：

4.根據權利要求3所述的安全檢測方法，其特征在于，對待識別電網流量內實體對象風險值與關系對風險值加權計算得族風險值時，包括：

5.根據權利要求1所述的安全檢測方法，其特征在于，基于電網信息網絡并綜合圖編碼及向量編碼進行數據編碼獲得訓練數據時，包括：

6.根據權利要求5所述的安全檢測方法，其特征在于，綜合圖編碼及向量編碼進行數據編碼后獲得訓練數據，所述數據編碼的過程中包括：

7.根據權利要求1所述的安全檢測方法，其特征在于，基于訓練數據對初始模型進行訓練時，具體包括：

8.根據權利要求7所述的安全檢測方法，其特征在于，綜合傳統(tǒng)評價指標及實體對象重要性進行驗證，獲得安全檢測模型，具體包括：

9.根據權利要求8所述的安全檢測方法，其特征在于：

10.一種電網信息網絡的安全檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

技術總結
本發(fā)明提供一種電網信息網絡的安全檢測方法及系統(tǒng)，涉及電網信息網絡安全檢測領域。本發(fā)明提供的安全檢測方法包括提取電網信息網絡的風險信息構建數據集及搭建人工確認風險集，并構建風險預判子模型；基于電網信息網絡并綜合圖編碼及向量編碼進行數據編碼獲得訓練數據并對初始模型進行訓練后，綜合傳統(tǒng)評價指標及實體對象重要性進行驗證，獲得安全檢測模型；獲取待識別電網流量并基于風險預判子模型進行預判，當預判為風險信息或安全信息時輸出預判檢測結果，當風險預判失敗時基于安全檢測模型進行檢測分析獲得安全檢測結果，并更新人工確認風險集及風險預判子模型。本發(fā)明能夠改善分析模型時效性差、識別事件準確率低和泛化能力不足等問題。

技術研發(fā)人員：周欣,曹娜,金波,施瑋,封全,蔡沛婧,龔浩南,羅凱風
受保護的技術使用者：國網江西省電力有限公司信息通信分公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/17