摘要
本发明提供基于人工智能的火电网络安全共识验证方法及系统,涉及网络安全技术领域,包括采集火电网络设备数据,经特征提取后输入深度神经网络模型进行分析,得到网络安全状态评估结果。基于区块链技术构建共识机制,将评估结果存储至多个节点;当评估结果触发阈值条件时,启动改进的实用拜占庭容错共识算法进行验证,该算法引入信誉度权重机制,根据节点历史行为计算信誉度分值作为投票权重。获得超过三分之二加权投票的评估结果被确认为有效结果,生成安全预警信息并广播至所有控制单元。本发明能够有效提高火电网络安全状态评估的准确性和可靠性,及时发现并预警安全威胁,增强火电网络安全防护能力。
技术关键词
网络安全状态
深度神经网络模型
实用拜占庭容错
节点
通信系统数据
共识验证方法
共识算法
多层卷积神经网络
分布式账本技术
火电
输出特征
权重机制
Softmax函数
阶段
网络设备
计算机程序指令
融合特征
时效性
因子
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装备故障诊断方法
多模态特征
样本
知识图谱构建
跨模态
宽带自组网
应急通信场景
传输方法
分布式干扰
协议
人工智能平台
数据标注管理方法
标识符
账户
资源组
在线监测方法
电网运行数据
电网拓扑结构
层级
35kV变电站