电力物联网AI模型行为全流程安全审计方法与流程

本申请涉及审计领域，且更为具体地，涉及一种电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法。

背景技术：

1、随着电力物联网在变电站智能巡检、负荷预测及故障诊断等场景的深度部署，边缘端ai模型日益承担起实时决策职能，其推理行为的正确性直接关乎电网运行安全与供电可靠性。然而，ai模型的推理过程具有高度非线性与黑箱特征，一旦发生误判--例如将正常运行工况误识别为故障并触发保护跳闸--运维人员往往难以在事后快速判定异常根因究竟源于输入数据被篡改、模型参数漂移还是决策逻辑自身缺陷。这种透明性与可溯源性的缺失使得电力行业对ai模型行为的全流程安全审计提出了刚性需求，亟需建立覆盖数据采集、模型推理到结果输出各环节的不可篡改审计链路，以满足电力系统安全合规监管要求。

2、现有的电力物联网ai审计方案通常采用在模型推理各阶段记录结构化日志并结合区块链或可信时间戳进行存证固化的技术路线，记录内容涵盖输入数据哈希、模型版本与超参数、中间层激活特征及最终输出置信度等信息。此类方案在审计完整性层面取得了一定进展，但在物理层数据源头防伪方面存在根本性技术缺陷。具体而言，现有方案对审计日志中各同层特征的量化基准仅依赖高频上链存储，当边缘节点面临通信网络瞬断或存储资源受限等实际工况时，高频上链机制将产生显著延时甚至丢失，导致审计链路出现时序断裂；同时，记录数据本身缺乏与物理采集硬件的内生绑定关系，单纯的数字签名或哈希校验无法证明数据确实来源于特定物理传感通道而非人为注入的伪造流，攻击者可通过构造符合格式规范的虚假传感数据绕过纯数字层面的完整性校验，使审计记录丧失物理溯源能力。

3、因此，期待一种优化的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其包括：

3、步骤一，从变压器工频模拟信号中提取高频随机微扰动序列，并对高频随机微扰动序列与模数转换芯片固有响应矩阵进行物理级融合以得到时空内生物理指纹向量；

4、步骤二，将时空内生物理指纹向量作为本底噪声嵌入至变压器工频模拟信号经数字量化后的基准张量以得到内嵌物理水印变压器特征张量；

5、步骤三，将内嵌物理水印变压器特征张量输入边缘端电力异常检测模型进行边缘ai全流程防伪审计日志构建以得到防伪全流程审计日志包；

6、步骤四，基于模数转换芯片固有响应矩阵，对防伪全流程审计日志包进行时空物理防伪水印的分离与可信校验以得到物理溯源可信度布尔值；

7、步骤五，基于物理溯源可信度布尔值对防伪全流程审计日志包进行条件分流处置，其中，当判定为可信时，计算防伪全流程审计日志包的散列摘要并构建默克尔树以将根节点哈希凭证上链固化。

8、与现有技术相比，本申请提供的一种电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其首先将变压器工频信号中天然存在的高频随机微扰动与采集芯片固有响应矩阵进行物理级融合，生成具有时空唯一性的内生物理指纹，并以本底噪声形式嵌入数字化后的传感数据张量中，使物理水印与业务数据在比特级实现不可分割的一体化绑定，随后驱动边缘ai模型在推理全流程中自动构建携带物理防伪标记的审计日志，最终通过芯片响应矩阵的逆向校验实现物理溯源判定，并对可信日志执行默克尔树散列上链固化。这样，从根本上消除了纯数字签名方案下伪造数据绕过完整性校验的安全盲区，同时将上链存证环节后置于物理可信校验之后，有效避免了高频上链对边缘资源的过度消耗与通信瞬断导致的时序断裂问题。

1.一种电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，变压器工频模拟信号包含三相电压瞬时值信号、三相电流瞬时值信号及零序分量信号。

3.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，步骤一，包括：

4.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，步骤二，包括：

5.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，步骤三，包括：

6.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，步骤四，包括：

7.根据权利要求1所述的电力物联网ai模型行为全流程安全审计方法，其特征在于，对模数转换芯片固有响应矩阵和重构疑似指纹数据向量进行同态匹配校验以得到物理溯源可信度布尔值，包括：