应用于电力网络数据安防的异常操作行为检测方法、系统、设备及介质

本发明公开了应用于电力网络数据安防的异常操作行为检测方法、系统、设备及介质，属于电力网络数据安防技术领域，包括：采集电力网络运行过程中的多源异构数据；构建动态基线模型，用于表征不同时间段下电力系统的正常行为特征，并基于分布式训练方式周期性更新模型参数；对多源异构数据进行归一化处理，并构建表示设备节点与通信关系的异构图结构，通过图神经网络模型提取设备间的关联特征表示；将当前多源异构数据输入动态基线模型，结合模型输出与设定的自适应阈值判断规则，确定当前操作行为是否为异常；执行与当前行为相关的安全防御响应操作。本发明通过联邦学习与元学习优化特征权重，解决了传统静态基线无法适应电力网络动态负载的问题。