一种电网调度终端认证方法、系统、设备、介质和产品与流程

本发明涉及数字计算机信息安全与人机行为识别，尤其涉及一种电网调度终端认证方法、系统、设备、介质和产品。

背景技术：

1、随着电网远程调度业务普及，移动调度终端可跨互联网、dmz 区域访问核心调控系统，传统边界防护加静态一次性认证的模式不再适用。终端登录后缺少持续身份校验，极易出现账号盗用、终端劫持等安全隐患，威胁电网设备操作安全。调度员击键、鼠标轨迹等操作特征属于敏感数据，行业要求敏感数据本地留存，传统集中式行为识别模型需要汇总终端原始数据至云端训练，存在隐私泄露与合规风险。联邦学习、多模态行为识别、零信任安全技术为该问题提供了解决思路，但现有方案难以适配电网调度高安全、实时性、用户行为异构的特殊场景。

技术实现思路

1、本发明提供了一种电网调度终端认证方法、系统、设备、介质和产品，解决了传统集中式行为识别模型需要汇总终端原始数据至云端训练，存在隐私泄露与合规风险。联邦学习、多模态行为识别、零信任安全技术为该问题提供了解决思路，但现有方案难以适配电网调度高安全、实时性、用户行为异构的特殊场景的技术问题。

2、本发明第一方面提供的一种电网调度终端认证方法，包括：

3、获取电网调度终端的实时数据流、调度指令类型和全局共享网络权重，对所述实时数据流进行预处理，得到对应的标准终端数据流；

4、根据所述全局共享网络权重对预设的模态特征提取模型的全局共享网络进行调整，得到对应的目标模态特征提取模型；

5、通过所述目标模态特征提取模型和全局共享网络权重对所述标准终端数据流进行多模态特征提取，得到对应的用户行为嵌入向量；

6、基于预设的本地存储合法用户基准全息画像和所述用户行为嵌入向量进行信任评估，得到对应的信任评分；

7、根据所述信任评分和所述调度指令类型进行认证判决，得到对应的访问控制策略，并根据所述访问控制策略对所述电网调度终端进行调整。

8、可选地，所述目标模态特征提取模型包括全局共享网络和多模态注意力网络，所述标准终端数据流包括击键时序数据、鼠标轨迹时序数据和眼动注视点数据，所述通过所述目标模态特征提取模型和全局共享网络权重对所述标准终端数据流进行多模态特征提取，得到对应的用户行为嵌入向量步骤，包括：

9、采用所述击键时序数据构建对应的击键行为特征向量，并对所述鼠标轨迹时序数据进行运动学特征提取，得到对应的鼠标行为学特征向量；

10、采用所述眼动注视点数据构建对应的视觉热力图矩阵；

11、通过所述全局共享网络的长短期记忆网络分别对所述击键行为特征向量和所述鼠标行为学特征向量进行时序特征提取，得到对应的第一时序特征向量和第二时序特征向量；

12、通过所述全局共享网络的卷积神经网络对所述视觉热力图矩阵进行空间特征提取，得到对应的视觉空间特征图；

13、通过所述多模态注意力网络对所述第一时序特征向量、所述第二时序特征向量和所述视觉空间特征图进行特征融合，得到对应的用户行为嵌入向量。

14、可选地，所述基于预设的本地存储合法用户基准全息画像和所述用户行为嵌入向量进行信任评估，得到对应的信任评分的步骤，包括：

15、分别计算所述用户行为嵌入向量与预设的本地存储合法用户基准全息画像之间的余弦相似度和马氏距离混合度量；

16、将预设的匹配基准值和所述马氏距离混合度量进行加和处理，得到对应的第一和值；

17、将所述匹配基准值与所述第一和值进行比值处理，得到对应的第一比值；

18、基于预设的置信度权重，对所述余弦相似度和所述第一比值进行加权运算，得到对应的瞬时置信度；

19、基于平滑衰减权重，对预先获取的历史瞬时置信度和所述瞬时置信度进行加权运算，得到对应的信任评分。

20、可选地，所述根据所述信任评分和所述调度指令类型进行认证判决，得到对应的访问控制策略的步骤，包括：

21、采用调度指令类型检索预设的业务风险系数映射表，得到对应的风险系数；

22、将预设的安全阈值与预设的基础低风险阈值进行差值处理，得到对应的第一差值；

23、将所述第一差值与所述风险系数的平方值进行乘值处理，得到对应的认证基准值；

24、将所述基础低风险阈值与所述认证基准值进行加和处理，得到对应的认证阈值；

25、根据所述认证阈值和所述基础低风险阈值对所述信任评分进行认证决策，得到对应的访问控制策略。

26、可选地，所述根据所述认证阈值和所述基础低风险阈值对所述信任评分进行认证决策，得到对应的访问控制策略的步骤，包括：

27、当所述信任评分大于所述认证阈值时，则将第一控制策略确定为对应的访问控制策略；

28、当所述信任评分小于或等于所述认证阈值时，则判断所述信任评分是否大于所述基础低风险阈值；

29、当所述信任评分大于所述基础低风险阈值时，则将第二控制策略确定为对应的访问控制策略；

30、当所述信任评分小于或等于所述基础低风险阈值时，则将第三控制策略确定为对应的访问控制策略。

31、可选地，还包括：

32、获取所述电网调度终端的运行状态，当所述运行状态为空闲时，则获取所述电网调度终端的历史全息画像私有数据集；

33、基于预设的交叉熵损失函数，采用所述历史全息画像私有数据集对所述目标模态特征提取模型进行训练，得到对应的全局共享更新量；

34、采用预设的加密算法对所述全局共享更新量进行加密，得到对应的密文梯度数据包；

35、将所述密文梯度数据包发送至预设的云端聚合服务器进行解密，得到对应的解密全局共享更新量；

36、通过所述云端聚合服务器对所述解密全局共享更新量与相应的终端全局共享更新量进行加权聚合，得到新的全局共享网络权重，并跳转执行所述根据所述全局共享网络权重对预设的模态特征提取模型的全局共享网络进行调整，得到对应的目标模态特征提取模型的步骤。

37、本发明第二方面提供的一种电网调度终端认证系统，包括：

38、采集模块，用于获取电网调度终端的实时数据流、调度指令类型和全局共享网络权重，对所述实时数据流进行预处理，得到对应的标准终端数据流；

39、调整模块，用于根据所述全局共享网络权重对预设的模态特征提取模型的全局共享网络进行调整，得到对应的目标模态特征提取模型；

40、提取模块，用于通过所述目标模态特征提取模型和全局共享网络权重对所述标准终端数据流进行多模态特征提取，得到对应的用户行为嵌入向量；

41、评估模块，用于基于预设的本地存储合法用户基准全息画像和所述用户行为嵌入向量进行信任评估，得到对应的信任评分；

42、认证模块，用于根据所述信任评分和所述调度指令类型进行认证判决，得到对应的访问控制策略，并根据所述访问控制策略对所述电网调度终端进行调整。

43、本发明第三方面提供的一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述的电网调度终端认证方法的步骤。

44、本发明第四方面提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上述所述的电网调度终端认证方法。

45、本发明第五方面提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，其中，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行如上述所述的电网调度终端认证方法。

46、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

47、本发明通过获取电网调度终端的实时数据流、调度指令类型和全局共享网络权重，对实时数据流进行预处理，得到对应的标准终端数据流，根据全局共享网络权重对预设的模态特征提取模型的全局共享网络进行调整，得到对应的目标模态特征提取模型，通过目标模态特征提取模型和全局共享网络权重对标准终端数据流进行多模态特征提取，得到对应的用户行为嵌入向量，基于预设的本地存储合法用户基准全息画像和用户行为嵌入向量进行信任评估，得到对应的信任评分，根据信任评分和调度指令类型进行认证判决，得到对应的访问控制策略，并根据访问控制策略对电网调度终端进行调整。克服了传统集中式行为识别模型需要汇总终端原始数据至云端训练，存在隐私泄露与合规风险。联邦学习、多模态行为识别、零信任安全技术为该问题提供了解决思路，但现有方案难以适配电网调度高安全、实时性、用户行为异构的特殊场景的技术问题。与现有的电网调度终端认证方法相比，本发明通过云端联邦聚合更新的全局共享网络权重动态调整模态特征提取模型，实现全网调度行为共性特征与本地用户个性化操作特征的双向适配，避免传统静态模型长期使用出现的识别老化、泛化能力不足的缺陷，显著提升用户行为特征表征的精准度，再通过预设的本地存储合法用户基准全息画像和用户行为嵌入向量进行信任评估可全方位、精细化刻画调度人员实时操作行为差异，有效规避单一行为特征识别片面、易被仿冒的安全漏洞，提升身份可信判定的可靠性，同时，根据信任评分和调度指令类型进行认证判决，对低风险浏览操作简化校验、对高危遥控操作收紧认证标准，兼顾了电网调度业务的操作高效性与安全严苛性，提高了电网调度终端认证的安全性和实时性。