多源大规模电网的多阶攻击风险感知量化和防御技术

骆晨; 冯玉; 吴凯; 周建军; 吴少雷; 郭小东

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多源大规模电网的多阶攻击风险感知量化和防御技术

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随着电网的规模逐渐扩大,虽然配电网的数字化为电网运营带来了诸多好处,但也增加了严重的网络安全威胁所带来的风险;为了检测不断发展的电力网络中潜在的攻击和漏洞,满足对安全和隐私机制的额外研究需求,需要一个自动化过程来系统地处理大量跨域信息和关联各种网络情报,以正确评估情况;为此提出了基于深度学习和机器学习的电网多阶段攻击感知风险量化和防御技术,通过人工神经网络就检测电网中是否存在攻击,对系统建模攻击防御树进行多阶段上下文攻击风险量化,并且利用查杀链寻找最优路径进行防御,实现电网威胁全自动化感知和防御决策。

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来源
《科学技术与工程》 |2023年第30期|12976-12984|共9页
作者
骆晨; 冯玉; 吴凯; 周建军; 吴少雷; 郭小东;
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作者单位

国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;

国网安徽省电力有限公司;

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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
智能电网; 数据安全; 跨域异构数据; 风险评估; 机器学习; 多阶段上下文感知;

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