安全传输方案选择方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及智能电网信息安全，特别是涉及一种安全传输方案选择方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、智能电网cps系统担负着保障城市经济发展和居民生活的重要使命。随着智能电网cps系统的快速发展，网络接入终端呈现多元化的趋势，使电网cps系统进一步暴露在互联网的开放环境中。而物理侧和信息的融合也为恶意攻击提供了新的方向，如通过攻击物理侧与信息侧间的信息传输过程，致使电网cps系统机密信息的泄露，从而威胁到系统运行的安全性。传统上的无线传输安全主要依靠密码学在信息层面进行信源加密来避免信息泄露或者直接移植有线系统中的高层安全协议。

2、然而，此类安全措施无疑会带来较高的计算复杂度和能耗，密钥的分发、存储和管理等过程也会带来巨大的开销。另一方面，现有的关于电网的安全传输方案的研究主要集中于传统的电网系统，对于智能电网cps中物理网络和信息网络的高度耦合而言传统的电网安全算法并不能完美适用。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效地保障无线传输过程的安全性并有效降低电网系统运行成本的安全传输方案选择方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本申请提供了一种安全传输方案选择方法。该方法包括：

3、根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；

4、根据传输速率对待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；

5、根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案。

6、在其中一个实施例中，根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率，包括：

7、构建发射端和接收端之间的信道增益模型；

8、根据发射状态信息、中继状态信息和接收状态信息进行信噪比计算，获得第一信噪比和第二信噪比；

9、根据第一信噪比、第二信噪比和信道增益模型进行传输计算，获得传输速率。

10、在其中一个实施例中，根据第一信噪比、第二信噪比和信道增益模型进行传输计算，获得传输速率，包括：

11、根据第一信噪比和第二信噪比进行传输效率计算，获得码字传输速率；

12、根据信道增益模型进行窃听效率计算，获得窃听传输速率；

13、根据码字传输速率和窃听传输效率确定保密传输速率。

14、在其中一个实施例中，根据码字传输速率和保密传输速率进行冗余计算，获得当前链路冗余速率；

15、根据当前链路冗余速率和窃听传输速率进行传输安全判断，获得安全判断结果。

16、在其中一个实施例中，根据传输速率、训练过程的智能体状态信息和待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型，包括：

17、在当前训练时刻进行模型训练时，根据当前训练时刻智能体状态信息和传输速率进行决策，获得当前训练时刻智能体动作及其对应的当前奖励值；

18、根据当前智能体动作对当前训练时刻的待训练多智能体模型进行训练，获得更新后模型参数，根据更新后模型参数确定下一训练时刻的待训练多智能体模型；

19、在下一训练时刻进行模型训练时，根据当前奖励值确定下一训练时刻智能体状态信息，根据下一训练时刻智能体状态信息对下一训练时刻的待训练多智能体模型进行模型训练，直至模型训练完成，获得目标多智能体模型。

20、在其中一个实施例中，根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案，包括：

21、在完成训练后，根据当前传输时刻智能体状态信息和目标多智能体模型进行决策，获得当前传输时刻智能体动作及其对应的当前传输时刻奖励值；

22、根据当前传输时刻奖励值对当前传输时刻智能体状态信息进行更新，获得下一传输时刻智能体状态信息；

23、基于下一传输时刻智能体状态信息对当前传输时刻安全传输方案进行更新，获得下一传输时刻安全传输方案，并将下一传输时刻安全传输方案设定为目标安全传输方案。

24、第二方面，本申请还提供了一种安全传输方案选择装置。该装置包括：

25、传输计算模块，用于根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；

26、模型训练模块，用于根据传输速率、训练过程的智能体状态信息和待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；

27、方案选择模块，用于根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型进行决策，确定目标安全传输方案。

28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

29、根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；

30、根据传输速率对待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；

31、根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案。

32、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

33、根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；

34、根据传输速率对待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；

35、根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案。

36、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

37、根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；

38、根据传输速率对待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；

39、根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案。

40、上述安全传输方案选择方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过在传输环境中发射节点、中继节点和接收节点的状态信息，并基于发射端与接收端之间传输信道的信道增益计算数据传输过程中各传输速率，然后获取智能体状态信息进行多智能体模型的训练，在完成训练后将传输时刻的智能体状态信息输入目标智能体模型中，得到动作决策以及对应的奖励值，并不断根据传输时刻下的智能体状态信息调整中继节点的选择，实现了物理网络和信息网络间数据传输的强连通性，并提升了数据传输的安全性。

技术特征：

1.一种安全传输方案选择方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信噪比、所述第二信噪比和所述信道增益模型进行传输计算，获得传输速率，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述传输速率、训练过程的智能体状态信息和待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据传输过程的智能体状态信息和所述目标多智能体模型，确定目标安全传输方案，包括：

7.一种安全传输方案选择装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种安全传输方案选择方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据发射节点的发射状态信息、中继节点的中继状态信息和接收节点的接收状态信息进行传输速率计算，获得传输速率；根据传输速率对待训练多智能体模型进行模型训练，获得目标多智能体模型；根据传输过程的智能体状态信息和目标多智能体模型，确定目标安全传输方案。采用本方法能够实现了物理网络和信息网络间数据传输的强连通性，并提升了数据传输的安全性。

技术研发人员：孙强强,连耿雄,陈宇超
受保护的技术使用者：深圳供电局有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15