GANs结合DNN网络的电力攻击信息识别

胡浔惠; 王鹏

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为提高电力终端设备攻击信息的识别准确率,利用generate adversarial networks(GANs)生成对抗神经网络和栈式编码器对电力终端设备报文进行增强和判别,再利用深度神经网络(deep neural netwok,DNN)对报文类型进行识别分类。结果表明,所提出的方法可有效识别攻击信息,且相对于LR、KNN和RF算法,识别的AUC值明显较高,具有可行性和有效性。

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来源
《系统仿真技术》 |2022年第3期|221-227|共7页
作者
胡浔惠; 王鹏;
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作者单位

南瑞集团国电南瑞科技股份有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电子计算机在电力系统中的应用;
关键词
电力终端; 报文信息; 深度神经网络; AUC值; 攻击识别;

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