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电力监控系统威胁分析的知识图谱生成方本发明提供一种电力监控系统威胁分析的统安全等监控系统安全风险评估的数据的基础分析所有威胁的相关数据及其关联关系生成智2S4：根据所述能够综合分析所有威胁的相关数S21：对所述威胁分析实际数据分为多维度进行关联正确特征提取，得到关联特征数将多维度的各个具体威胁数据的数字数据以0_255的像素为限转换为灰度值，转换后从电力系统各场站源头获得安全相关的监控采集粗数据，所述粗数据所述实际日常数据指的是近三年内一个调度中心所日常监控的实际数将高危异常数据的关键评分定为上限值，将无威胁数据的3建立Kmeans无监督学习模型，所述Kmeans无监督学习模型输入为获取单一维度向量图的特征、关键评分数据，并从中将训练集和测试集输入Kmeans无监督学习模型，其中，以单将能够综合分析所有威胁的相关数据及其关联关系，通过软件编7.一种用于执行如权利要求1所述方法的电力监控系统威胁分析的知识图谱生成系聚类模块：用于对单一维度向量图内的数据的进行聚类456[0017]将高危异常数据的关键评分定为上限值，将无威胁数据[0033]将多维度的各个具体威胁数据的数字数据以0_255的像素为限转换为灰度值，转间数值为灰度按照梯度从0至255逐渐递增出来的一行不同颜色代表不同威胁程度的单一维度78[0057]图1是本发明实施例一提供的一种电力监控系统智能化威胁分析的知识图谱，此[0058]图2是本发明实施例一提供的一种电力监控系统智能化威胁分析的知识图谱，此[0059]图3是本发明实施例一提供的一种电力监控系统智能化威胁分析的知识图谱，此[0060]图4是本发明实施例一提供的一种电力监控系统智能化威胁分析的知识图谱，此[0061]图5是本发明实施例一提供的一种电力监控系统智能化威胁分析的知识图谱，此[0065]本发明实施例提供了一种电力监控系统威胁分析的知识图谱生成方法，如图6所9[0074]知识图谱生成的具体方法是将所有综合威胁分析数据的关联信息，通过程序和则威胁程度越高。但单一维度向量图并不能100%准确依据颜色深浅来显示对应威胁程度，处理更加有利，[0096]应用无监督学习Kmeans对预处理后单一维度向量图内的[0116]如图2所示，所述威胁分析实际数据的IP地址维度包括：不同IP地址上的具体风开源Neo4j输出可视化的动态知识图谱。从而能够清晰使每次威胁分析结果呈现给监控人国家电网公司相关运行单位于近三年获取的数据，进行处理绘制知识图谱，其中圆圈表示[0122]本发明利用人工智能技术将更多特征及威胁影响综合分析建模，以此可从IP地[0132]特征提取模块：用于对所述威胁分析实际数据分为多维度进行关联正确特征提[0143]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特

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