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题名基于流量特征的电力物联网设备识别方法
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作者
王潇淇
程光
张玉健
郭靓
张付存
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机构
东南大学网络空间安全学院
东南大学江苏省泛在网络安全工程研究中心
东南大学网络空间国际治理研究基地
南京南瑞信息通信科技股份有限公司
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出处
《工业信息安全》
2022年第1期48-57,共10页
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基金
2019年工业互联网创新发展工程(No.6709010003)资助。
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文摘
随着电力工业中通信技术的发展,越来越多的设备接入了电力网络,这大大增加了电力物联网的安全风险。传统的电力网络设备识别大多依赖于人工操作,但随着电力物联网规模的扩大,亟需提出一种先进的电力物联网设备识别方法。因此,本文结合电力网络自身特点,提出一种基于流量特征方法来识别电力物联网中的设备。该方法通过一种两层架构进行设备识别:在第一层中,识别电力物联网流量与非电力物联网流量;在第二层中,从流粒度和包粒度两个维度对电力物联网流量进行特征提取,并构建设备分类器进行设备识别。通过在某省会城市供电公司的智能电网机房中采集真实电网流量后,并对这些流量进行实验和分析,结果表明,本文提出的方法可以有效识别电力物联网流量与非电力物联网流量,并且电力设备识别率能够达到99.3%,从而增强电力网络的安全性。
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关键词
电力物联网
设备识别
流量特征
机器学习
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Keywords
Power Internet of Things
De-vice Identification
Traffic Characteristics
Machine Learning
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.44
[电子电信—信息与通信工程]
TM73
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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