一种基于深度强化学习的电力网络攻击链动态推演与智能响应流程方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于深度强化学习的电力网络攻击链动态推演与智能响应流程方法、系统、设备及介质，属于网络安全与电力系统防护技术领域，包括得到多模态数据；将多模态数据进行对齐与归一化处理，构建事件视图缓存，通过联邦学习协同检测机制，提升对进程伪装、内存注入攻击的泛化检测能力；基于事件视图缓存与历史威胁情报，生成动态攻击知识图谱，构建以攻击知识图谱为环境的深度强化学习模型，利用贝叶斯网络计算攻击影响指数，生成差异化安全响应指令；基于攻击知识图谱实现攻击路径回溯与攻击源定位。本发明实现了多模态数据融合分析与策略自适应更新，显著提升了攻击链识别的精准度与证据链构建的完整性。