【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据监测领域，具体涉及一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统。
技术介绍
1、随着供电公司业务规模不断扩大、信息化程度日益加深，其管控应用面临着前所未有的复杂数据环境与多元风险挑战，这促使了基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统应运而生。
2、在当今数字化时代，供电公司的运营高度依赖各类管控应用，从电力调度、设备运维到电力营销、客户服务等各个环节，海量数据在不同系统间交互传输。一方面，数据量呈爆炸式增长，来源愈发广泛，包括各类传感器采集的设备运行数据、用户用电数据、市场交易数据等，使得数据完整性、一致性和波动性管理难度剧增，因此需要使用到管控应用侧数据风险监测系统来进行风险监测。
3、现有的管控应用侧数据风险监测系统，存在着监控内容单一，无法及时发现电力公司的管控应用侧数据异常的问题，给管控应用侧数据风险监测系统的使用带来了一定的影响，因此，提出一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于：如何解决有的管控应用侧数据风险监测系统，存在着监控内容单一，无法及时发现电力公司的管控应用侧数据异常的问题，给管控应用侧数据风险监测系统的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统。
2、本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括应用侧采集模块、硬件侧采集模块、信息传输采集模块、安全防护采集模块、数据处理模块与信息发送模块；>
3、所述应用侧采集模块用于采集管控应用侧数据；
4、所述硬件侧采集模块用于采集供电公司的管控应用侧使用硬件的硬件相关信息；
5、所述信息传输采集模块用于采集信息传输相关信息；
6、所述安全防护采集模块用于采集安全防护相关信息；
7、所述数据处理模块用于对管控应用侧数据进行处理生成应用侧数据风险警示信息，对供电公司的管控应用侧使用硬件的硬件相关信息进行处理生成硬件风险警示信息，对信息传输相关信息进行处理，生成信息传输风险警示信息，对安全防护相关信息进行处理，获取到安全防护警示信息；
8、所述信息发送模块用于在应用侧数据风险警示信息、硬件风险警示信息、信息传输风险警示信息与安全防护警示信息生成后，将上述信息发送到预设接收终端。
9、进一步在于，所述应用侧数据风险警示信息的具体获取过程如下：
10、提取出管控应用侧数据，管控应用侧数据包括应用侧采集模块采集到的数据包括数据完整性、数据一致性与数据波动性；
11、对数据完整性进行判定、数据一致性进行判定以及数据波动性进行判定；
12、当数据完整性进行判定、数据一致性进行判定与数据波动性进行判定中任意一项为判定异常，即生成应用侧数据风险警示信息。
13、进一步在于，所述数据完整性进行判定的具体过程如下：
14、对采集到的管控应用侧数据进行完整性校验，设原始数据应包含的预设数据项数量为，实际采集到的完整关键数据项数量为；
15、通过计算数据完整性比例来衡量数据完整性风险；
16、计算公式为： ；
17、设定了完整性风险阈值，当时，，即判定其异常，生成相应的应用侧数据风险警示信息；
18、数据一致性风险判定的具体过程如下：
19、针对同一数据对象在不同时间或不同数据源采集到的数据值，设存在n组对比数据，每组数据包含两个对比值和；
20、通过公式，计算出数据一致性偏差值；
21、设定一致性风险阈值，若，即判定其异常，生成应用侧数据风险警示信息。
22、数据异常波动风险判定的具体过程如下：
23、选取具有时间序列特征的管控应用侧数据，设时间序列长度为m，数据值序列为；
24、先使用移动平均法计算平滑序列，其中k为移动平均窗口大小，计算公式为：；
25、再计算残差序列，，
26、通过公式，计算残差序列的标准差，其中为残差序列均值；
27、设定异常波动阈值倍数r若存在残差绝对值大于的情况，即判定其异常，生成应用侧数据风险警示信息。
28、进一步在于，所述硬件风险警示信息的具体获取过程如下：
29、提取出获取到供电公司的管控应用侧使用硬件的硬件相关信息，供电公司的管控应用侧使用硬件的硬件相关信息包括硬件的历史故障数据与硬件的关键性能指标；
30、对硬件的历史故障数据进行处理，获取到硬件故障概率；
31、对硬件的关键性能指标进行处理，获取到性能瓶颈综合指标；
32、当硬件故障概率与性能瓶颈综合指标中任意一个异常时，即生成硬件风险警示信息。
33、进一步在于，所述硬件故障概率的具体获取过程如下：
34、提取出硬件的历史故障数据，从中提取出硬件在过去的总运行时间为，发生故障的累计时间为，通过公式，计算硬件故障概率；
35、同时，考虑硬件当前的运行环境因素，包括温度和湿度；
36、通过实验或经验数据建立环境影响因子函数；
37、通过公式，获取到修正后的硬件故障风险概率；
38、设定硬件故障风险阈值（如 10%，依硬件类型和重要性而定），当时，即表示其存在异常，生成硬件风险警示信息；
39、性能瓶颈综合指标的获取过程如下：
40、硬件的关键性能指标包括cpu 使用率、内存使用率、磁盘 i/o 速率；
41、设硬件正常运行时的性能指标上限值分别为、、；
42、通过公式，计算性能瓶颈综合指标；
43、设定性能瓶颈风险阈值；
44、当时，即表示其存在异常，生成硬件风险警示信息。
45、进一步在于，所述信息传输风险警示信息的具体获取过程如下：
46、提取出采集到信息传输相关信息，信息传输相关信息包括信息传输链路的带宽使用情况与传输信息所采用的加密算法；
47、对传输链路的带宽使用情况进行处理，获取到带宽利用率；
48、对传输信息所采用的加密算法进行处理获取到加密强度得分；
49、当带宽利用率与加密强度得分中任意一个异常时，即生成信息传输风险警示信息。
50、进一步在于，所述带宽利用率的获取过程如下：
51、从信息传输链路的带宽使用情况中采集当前时刻传输链路的实际占用带宽信息传输链路的带宽使用情况和该链路的总带宽为；
52、通过公式，计算出带宽利用率；
53、设定相应的带宽利用率风险阈值；
54、当时，判定当前信息传输存在因带宽不足导致的风险，即表示存在异常，生成信息传输风险警示信息；
55、加密强度得分的获取过程如下：
56、对传输信息所采用的加密算法进行识别与评估，不同加密算法依据其安全性与加密密钥长度因素本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于，包括应用侧采集模块、硬件侧采集模块、信息传输采集模块、安全防护采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述应用侧数据风险警示信息的具体获取过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述数据完整性进行判定的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述硬件风险警示信息的具体获取过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述硬件故障概率的具体获取过程如下：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述信息传输风险警示信息的具体获取过程如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述带宽利用率的获取过程如下：
8.根据
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述入侵检测风险比例的获取过程如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于，包括应用侧采集模块、硬件侧采集模块、信息传输采集模块、安全防护采集模块、数据处理模块与信息发送模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述应用侧数据风险警示信息的具体获取过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述数据完整性进行判定的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的管控应用侧数据风险监测系统，其特征在于：所述硬件风险警示信息的具体获取过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯涛，李兴香，李迪，王沛，田书锦，赵陆，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司聊城供电公司，
类型：发明
国别省市：
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