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龙图腾网获悉广州华微明天软件技术有限公司申请的专利基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119854043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510323919.2，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法是由沈贤义;陈杰锋设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法，公开了通过建立基于深度学习动态图神经网络模型、自编码器模型用于检测网络安全行为的系统，按照图注意力嵌入模块、节点动态信息内存记忆模块、节点最近邻居关系模块、节点行为评分模块等核心模块，构建DGNN模型，并设置自编码器模型检测节点网络行为。通过采集电力系统中的历史通信对数据，进行预处理，提取每个时间段的设备节点特征和设备之间关系特征。经过训练后的模型进行数据检测，能有效地检测网络行为。

本发明授权基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习动态图神经网络技术检测电力系统网络安全行为的方法，其特征在于，通过如下步骤进行： S1，构造动态图模型和自编码器模型； S2，构造预训练数据集和验证数据集； S3，训练模型，包括： 先使用两个设备节点间的边关系特征数据，训练动态图模型；使用正负样本对比方法模拟负样本，并使用二分类算法计算得到每个样本边关系特征的预估值；把正样本的预估值结果缓存到内存中； 根据一个时间段内所有源设备IP，从内存中读取每个源设备IP对全局所有设备节点的二分类预估值作为训练数据，训练自编码器模型； S4，保存训练好的动态图模型和自编码器模型； S5，使用动态图模型和自编码器模型检测实时数据，以自编码器模型检测的结果作为电力系统网络安全行为的检测结果； S1构造的动态图模型设置有图注意力嵌入模块、节点动态信息内存记忆模块、节点最近邻居关系模块和节点行为评分模块； 所述注意力嵌入模块是在基于Transformer架构上引入TransformerConv层实现的图注意力机制，使动态图模型能够自适应地关注重要的邻居节点和边信息；并且将节点最后更新时间与当前交互时间的差值进行编码，并与消息特征结合，使动态图模型能够捕捉时间演化模式； 所述节点动态信息内存记忆模块是通过引入TGNMemory组件实现动态记忆机制，用以决定保留或更新节点的历史状态，使得动态图模型能够在做出决策时考虑到长期依赖关系；当动态图中的节点发生交互时，生成消息并聚合历史消息，从而更新节点的记忆状态； 所述节点最近邻居关系模块，负责收集和维护每个节点的相连的邻居节点，并记录相连时的时间信息，以提供更准确的上下文信息；并为正负样本对比时，根据相连信息判断是否负样本； 所述节点行为评分模块，根据训练数据使用二分类器模型对边关系进行评分，用来识别设备间的访问是否是异常访问。

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