基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知研究

张小飞; 张道银; 郑珞琳; 陈德成; 付蓉

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基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知研究

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摘要

为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果。基于线性判别分析方法进行样本数据的预处理,优化样本数据以获取组合特征,找出最佳投影;然后将处理后的数据作为RBF神经网络训练输入,找出与网络态势值的映射关系,从而量化系统的安全态势。最后通过KDD Cup^(99)数据集与电力信息网络的攻击数据进行仿真比较,验证所提方法在网络安全态势分析中的可靠性。

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来源
《电器与能效管理技术》 |2021年第8期|P.16-23|共8页
作者
张小飞; 张道银; 郑珞琳; 陈德成; 付蓉;
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作者单位

国网电力科学研究院有限公司江苏南京211106;

国网电力科学研究院有限公司江苏南京211106;

国网电力科学研究院有限公司江苏南京211106;

南京邮电大学自动化学院江苏南京210023;

南京邮电大学自动化学院江苏南京210023;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的运行;
关键词
网络安全态势感知; 电力信息网络; 网络攻击; 线性判别分析(LDA); RBF神经网络;

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