基于域自适应的电力监控系统网络安全威胁识别方法及系统

本发明涉及电力监控系统网络安全威胁识别领域，具体涉及基于域自适应的电力监控系统网络安全威胁识别方法及系统；获取电力监控系统中待识别的量测数据，将待识别的量测数据输入至预先训练好的域自适应威胁识别模型，得到威胁识别结果；本发明通过利用Koopman模态分解捕获源域和目标域量测数据中的非线性振荡模式，提供了更适合跨域适应的特征表示。本发明引入的自监督原型学习方法通过学习目标域内的判别性特征表示，减少了对源域监督的过度依赖，有效解决了域偏移场景下检测性能下降的问题，显著提高了电力监控系统网络安全威胁识别的准确率和鲁棒性。