国家电网有限公司信息通信中心

本发明提供了一种数据分级处理系统及方法，包括：数据采集模块、分级判定模块、分级处理模块和数据存储模块；数据采集模块，用于采集电力企业的多源异构原始数据；分级判定模块，用于对多源异构原始数据的属性特征进行提取，并将属性特征与预设分级规则进行匹配并计算，获得相应的数据分级结果；分级处理模块，用于基于数据分级结果，为数据分配相应的加密强度配置、传输优先级分配和访问权限管控，获得分级处理数据；数据存储模块，用于基于分级处理数据的数据分级结果，对分级处理数据进行差异化存储；本发明能精准量化分级判定，并为数据精准分配相应的差异化处理动作和存储动作。

本发明提供了一种基于主动学习的多模态网络安全数据自动化标注方法及系统，包括：多模态数据预处理、基于初始化决策算法的模型与标注方式匹配、“人在环中”标注引擎的交互标注、主动学习修复引擎的迭代优化四大核心步骤。通过针对结构化日志、文本、图像等多模态数据设计差异化处理逻辑，结合置信度反馈、Top‑K采样、专家共识校验与聚类辅助验证机制，实现标注过程的自动化与智能化迭代。本发明显著提升了网络安全数据标注的效率与质量，降低人工成本，且模型能力可随数据处理进程持续增长，适用于电力等关键信息基础设施的网络安全态势感知与风险防控场景。

本发明公开了一种基于人工智能动态优化的配电网网络安全风险评估方法、系统及电子设备,其中，方法具体步骤如下：（1）获取配电网网络安全风险评估所需的数据，经过预处理后，得到标准化安全评估输入数据；（2）基于步骤一得到的数据，构建网络安全风险评估结构；（3）将标准化安全评估输入数据输入步骤二构建的评估结构，进行威胁检测与风险评估，得到网络安全风险评估结果；（4）根据步骤三得到的风险评估结果，输出风险评估结果。本发明适用于智能配电网、配电自动化系统、智能电表系统、SCADA监测系统和配电网安全运行监测平台等领域。