基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法技术

本发明专利技术属于数据安全技术领域，公开了一种基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，根据用户历史的正常行为数据得到每一角色的标准行为模式集，将待检测的用户时序行为特征与所属角色的标准行为模式集中最相似的标准行为基线进行拼接，并将拼接后的样本输入基于稀疏注意力机制自编码器，得到重构的用户时序行为特征，将重构的用户时序行为特征与阈值进行比较，得到用户行为异常检测结果。本发明专利技术克服了现有用户行为分析方法无法有效提取稀疏数据中的特征，方法检测效率低、质量差等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据安全，具体涉及一种基于稀疏注意力机制的储能ems（储能能量管理系统，energy management system）异常用户行为检测方法。

技术介绍

1、随着互联网技术的迅猛发展，包括云计算、数据仓库、物联网（iot）以及人工智能（ai）在内的关键基础设施得到了显著的提升和完善。这些技术的进步为传统电网的转型提供了坚实的基础。

2、储能系统作为电网中的重要组成部分，通过实现削峰填谷、平滑功率输出以及提供紧急备用电源等功能，对整个电力系统的安全稳定运行起着至关重要的作用。然而，随着储能系统规模和复杂性的增加，其ems系统内部信息量的增多带来了新的挑战。信息化、智能化为储能系统带来诸多便利，但也使其面临复杂的安全威胁和攻击。例如，不法分子可能通过故意欺诈等手段伪装成系统内部人员以窃取、截获甚至篡改系统的关键运行数据，这会严重威胁到储能系统的安全稳定运行。因此，研究一种精确有效的异常用户行为检测方法，对于识别系统内部的潜在威胁，及时制定解决方案，以减轻系统内部数据安全的风险，并提高系统的整体运行效率，从而保障储能系统的安全性、稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，统计频率的行为包括：

3.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于加权时序余弦相似度的计算方法如下：

4.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能EMS异常用户行为检测方法，其特征在于，所述稀疏注意力层的稀疏注意力权重计算过程如下：

5.根据权利要求1所述的基于稀疏...

【技术特征摘要】

1.一种基于稀疏注意力机制的储能ems异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于稀疏注意力机制的储能ems异常用户行为检测方法，包括：

2.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能ems异常用户行为检测方法，其特征在于，统计频率的行为包括：

3.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能ems异常用户行为检测方法，其特征在于，所述基于加权时序余弦相似度的计算方法如下：

4.根据权利要求1所述的基于稀疏注意力机制的储能ems异常用户行为检测方法，其特征在于，所述稀疏注意力层的稀疏注...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴麒，蔡昌盛，葛其运，许大星，张宝康，郭方洪，张文安，王海伦，倪洪杰，仇翔，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：