基于图卷积网络的快速暂态安全评估方法 被引量：8

1

作者 汪康康 梅生伟 +3 位作者 魏巍 肖谭南 黄少伟 孙昕炜 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2023年第1期43-51,共9页

快速、可靠的电力系统动态安全评估能够显著提高电力系统运行方式优化调整的效率。针对电力系统暂态稳定预想事故扫描需要完成大量仿真、过于耗时的问题,提出了基于图卷积网络的快速动态安全分析方法。该方法基于电力系统的潮流特征和... 快速、可靠的电力系统动态安全评估能够显著提高电力系统运行方式优化调整的效率。针对电力系统暂态稳定预想事故扫描需要完成大量仿真、过于耗时的问题,提出了基于图卷积网络的快速动态安全分析方法。该方法基于电力系统的潮流特征和拓扑特征构建电力系统潮流特征图。利用图卷积方法对电力系统运行状态进行特征挖掘与特征学习,将动态安全评估问题建模为图上节点分类问题。所得模型在读取电网拓扑与潮流运行状态后,仅须完成一次前向计算即可同时给出预想事故集中多个预想事故的稳定性预测结果,无须依赖仿真波形或量测数据,实现快速暂态稳定预想事故扫描。IEEE39节点系统算例测试表明,算法设计正确、高效、准确率高,能够显著提高暂态稳定预想事故扫描的效率,实现快速动态安全评估。 展开更多

关键词 动态安全分析 图卷积网络 潮流特征提取 网络拓扑

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基于K-means聚类的软件定义网络异常流量分类研究 被引量：9

2

作者 王彬彬 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2022年第2期50-55,90,共7页

考虑到软件定义网络异常流量分类受到网络复杂特性的影响,导致分类效果变差,提出了基于K-means聚类的软件定义网络异常流量分类研究。利用权重属性,划分了软件定义网络异常流量的频度,在网络异常流量的分布形式转化过程基础上,根据软件... 考虑到软件定义网络异常流量分类受到网络复杂特性的影响,导致分类效果变差,提出了基于K-means聚类的软件定义网络异常流量分类研究。利用权重属性,划分了软件定义网络异常流量的频度,在网络异常流量的分布形式转化过程基础上,根据软件定义网络异常节点出现的概率,计算了异常流量的特征值,提取出软件定义网络异常流量特征,根据软件定义网络异构值差的度量,初始化软件定义网络的参考向量值,通过更新分类属性的邻域半径,计算网络异常流量的参考向量,选择出软件定义网络异常流量分类属性,利用K-means聚类算法过滤软件定义网络异常流量,对软件定义网络异常流量进行检索,通过定义网络异常流量分类的目标函数,利用K-means聚类算法理论,构建软件定义网络异常流量的加权临界函数,结合对角矩阵的求解,设计了软件定义网络异常流量分类原理,实现了软件定义网络异常流量的分类。实验结果表明,文中分类方法的查全率、差准率较高,适应度以及收敛性能较好。 展开更多

关键词 K-MEANS聚类 软件定义网络 异常流量 分类方法 特征提取 属性选择

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基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别方法 被引量：3

3

作者 李橙 何孙秦 +1 位作者 卫星 张国华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期179-183,共5页

弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通... 弹性光网络流量传输受到时间波动导致异常,为了提高网络传输稳定性,提出基于孤立森林算法的弹性光网络异常流量自动识别算法。根据流量的异常分布特征和正常数据的差异性进行波谱密度检测,构建弹性光网络流量的谱特征提取模型,通过低通滤波器卷积向量重组,实现对异常流量的谱特征筛选,采用孤立森林算法实现对网络流量异常检测的自适应寻优控制,结合多维空间结构重组方法实现对弹性光网络异常流量检测和识别。结果表明,漏检率及误检率较低,分别为3.16%,1.03%。检测用时较少,仅用16秒。在进行检测时,外部入侵率未超过1%,抗扰性较强。 展开更多

关键词 孤立森林算法 弹性光网络 异常流量 谱特征提取

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基于深度长短记忆网络的网络数据流异常检测研究 被引量：4

4

作者 周永吉 李阳 黄博 《自动化技术与应用》 2023年第8期82-87,共6页

为了获得更为精准的网络数据流异常检测结果,提升检测效率,减小多因素影响造成的检测误差偏大问题,引入深度长短记忆网络对数据流异常检测参量进行结构优化,优化可分为网络数据流异常特征属性检测量定义、异常数据属性特征提取、深度长... 为了获得更为精准的网络数据流异常检测结果,提升检测效率,减小多因素影响造成的检测误差偏大问题,引入深度长短记忆网络对数据流异常检测参量进行结构优化,优化可分为网络数据流异常特征属性检测量定义、异常数据属性特征提取、深度长短记忆网络下的异常数据特征预处理、建立数据异常检测模型四个部分。通过从异常特征属性定义入手,全方位量化、构建全新深度长短记忆网络下的数据流异常检测模型,以此获得更为精准的检测结果。通过数据对比证实,基于深度长短记忆网络的网络数据流异常检测方法针对一般情况下的异常数据检测灵敏度较高,检测误差低,检测结果可信度和准确率高,检测耗时短,实际应用效果好。 展开更多

关键词 深度长短记忆网络 网络数据流 异常检测 特征提取

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基于组合相关度的随机森林DDoS攻击检测方法 被引量：5

5

作者 李梦洋 唐湘滟 +1 位作者 程杰仁 刘译夫 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期23-28,39,共7页

提出了一种基于组合相关度的随机森林(random forest,RF) DDoS攻击检测方法.根据攻击流的非对称性和半交互性定义网络流组合相关度(combination correlation degree,CCD),该相关度以地址相关统计(address correla-tion statistics,ACS)... 提出了一种基于组合相关度的随机森林(random forest,RF) DDoS攻击检测方法.根据攻击流的非对称性和半交互性定义网络流组合相关度(combination correlation degree,CCD),该相关度以地址相关统计(address correla-tion statistics,ACS)特征以及单向流半交互度(unidirectional flow semi interaction,UFSI)二元组来描述网络流的特点.然后提出基于CCD特征序列的遗传算法对RF中决策树的最大数量和最大深度两个关键参数进行优化,对参数优化的RF模型进行训练以生成分类模型来检测攻击.实验结果表明,与同类方法相比,该方法具有较高的准确率、较低的误报率和漏报率及较好的鲁棒性,适用于大数据下检测DDoS攻击. 展开更多

关键词 DDOS攻击检测 网络流特征提取 遗传算法优化 随机森林

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实时网络流特征提取系统设计 被引量：3

6

作者 陈涛 乔佩利 +1 位作者 孙广路 朱素霞 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第2期99-104,共6页

针对包采样技术在高速网络环境中提取流特征准确率低的问题,利用NetFPGA运行速度快,并行处理能力强的优势,实现了一个实时网络流特征提取系统,使其支持千兆级数据吞吐率。该系统有两个重要模块:地址映射模块和流表核心处理模块,前者将Bo... 针对包采样技术在高速网络环境中提取流特征准确率低的问题,利用NetFPGA运行速度快,并行处理能力强的优势,实现了一个实时网络流特征提取系统,使其支持千兆级数据吞吐率。该系统有两个重要模块:地址映射模块和流表核心处理模块,前者将Bob Jenkins哈希算法通过流水线方式设计,实现流记录的快速索引;后者通过对流记录的并行查询与匹配,实现对流表的快速更新。对该系统进行在线流量测试,结果表明其能够在1Gbps网络中实现对网络流特征的实时提取。 展开更多

关键词 NET FPGA 网络流特征提取 流水线 BOB Jenkins哈希算法

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基于数据流特性的配用电边缘计算终端协议识别方法 被引量：1

7

作者 黄国政 梁国斌 +1 位作者 易晋 梁社潮 《电工技术》 2021年第22期123-126,131,共5页

电力物联网背景下海量异构配用电数据接入边缘终端,为了提升边缘终端对配用电数据的辨识分析能力,提出一种基于配用电数据流特性的边缘终端协议识别方法。在分析配用电数据特点的基础上,从多角度提取配用电数据流特征,接着对K-means聚... 电力物联网背景下海量异构配用电数据接入边缘终端,为了提升边缘终端对配用电数据的辨识分析能力,提出一种基于配用电数据流特性的边缘终端协议识别方法。在分析配用电数据特点的基础上,从多角度提取配用电数据流特征,接着对K-means聚类方法进行改进,以适应配用电数据流识别的需求,最后形成了一套配用电边缘计算终端协议识别方法的完整流程,能够有效进行配用电数据的协议识别。 展开更多

关键词 配电网 协议识别 数据流特性 特征提取 K-MEANS聚类

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面向通信网络的业务流量特征分析方法 被引量：1

8

作者 赵宏昊 孟凡博 卢斌 《东北电力技术》 2016年第11期25-27,30,共4页

网络流量有着突出的动态特性,如何准确地描述网络流量的隐藏属性对诸如网络故障定位、异常检测和性能分析等网络活动有着重要的影响。为了描述网络流量,提出了一种特性分析方法。首先,利用小波包变换提取网络流量的多尺度特性,然后利用... 网络流量有着突出的动态特性,如何准确地描述网络流量的隐藏属性对诸如网络故障定位、异常检测和性能分析等网络活动有着重要的影响。为了描述网络流量,提出了一种特性分析方法。首先,利用小波包变换提取网络流量的多尺度特性,然后利用主成分分析法对网络流量的时频域隐藏特性进行了细化。最后,为了验证该特性分析方法,进行了异常检测测试,仿真结果表明,这种方法是可行的。 展开更多

关键词 网络流量 特性分析 时频分析 小波包变换 特性提取

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基于多元高斯分布的网络流量异常识别方法 被引量：1

9

作者 卓群忠 《淮阴师范学院学报（自然科学版）》 CAS 2022年第3期223-228,共6页

考虑到传统网络流量异常识别数学模型受网络干扰项影响,会降低网络流量异常识别的精度,提出多元高斯分布的网络流量异常识别数学建模.通过引入多元高斯分布理论,解析网络流量数据包,在获取网络端口的基础上,提取网络流量中的TCP网络流... 考虑到传统网络流量异常识别数学模型受网络干扰项影响,会降低网络流量异常识别的精度,提出多元高斯分布的网络流量异常识别数学建模.通过引入多元高斯分布理论,解析网络流量数据包,在获取网络端口的基础上,提取网络流量中的TCP网络流量特征和GPRS网络流量特征;将生成的随机梯度序列结合多元高斯分布序列生成新的网络流量分类,对流量分类器统计分析,确定最终的网络流量分类类别,并通过计算网络流量信息增益,确定网络流量异常情况;通过构建网络流量异常识别数学模型,实现网络流量的异常识别.实验结果表明,所提模型在识别网络流量异常时,提高了识别效率和精度. 展开更多

关键词 多元高斯分布 网络流量 异常识别 数学建模

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高速网络流实时处理模型研究与实现

10

作者 苏自鹏 袁磊 +3 位作者 刘鹏 陈兴蜀 罗永刚 陈良国 《山东大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期25-32,共8页

针对当前网络流处理存在的实时性不足,难以适应不同网络流量规模的问题,研究并实现了一种多流量场景实时网络流重组架构,旨在进行网络流处理时能够适应不同的网络流量场景,并且有效提升系统资源利用率。该架构基于DPDK实现高速流量实时... 针对当前网络流处理存在的实时性不足,难以适应不同网络流量规模的问题,研究并实现了一种多流量场景实时网络流重组架构,旨在进行网络流处理时能够适应不同的网络流量场景,并且有效提升系统资源利用率。该架构基于DPDK实现高速流量实时采集,并且对流重组过程进行阶段划分,构造不同场景的运行拓扑,实现系统资源的动态分配。在单机环境下实现了该系统,并在10 Gbps网络环境下进行测试,结果表明该架构在吞吐量和资源利用率上优于同类其他方法。 展开更多

关键词 网络安全 流记录 网络流特征提取 DPDK

原文传递

大容量无源光网络流量异常变化特征提取模型构建

11

作者 丁蕙 《激光杂志》 CAS 北大核心 2021年第8期120-125,共6页

针对大容量无源光网络流量异常变化特征提取精度与时效性的提升问题,构建一种大容量无源光网络流量异常变化特征提取模型。运用模型内数据预处理模块处理大容量无源光网络流量特征数据集内各类型特征数据,获得规范化大容量无源光网络流... 针对大容量无源光网络流量异常变化特征提取精度与时效性的提升问题,构建一种大容量无源光网络流量异常变化特征提取模型。运用模型内数据预处理模块处理大容量无源光网络流量特征数据集内各类型特征数据,获得规范化大容量无源光网络流量特征数据集,以此数据集内的网络流量包长序列与URL长度序列作为输入信号,通过模型内特征提取模块对其实施小波分解,获取各数值序列的低频与高频特征,完成对规范化数据集内正常变化特征与异常变化特征的划分,实现大容量无源光网络流量异常变化特征提取。实验结果表明,该模型具有较高的提取率与精准度,性能稳定优越,用时短可提高异常变化特征提取速度,时效性较高,能够及时有效地提取大容量无源光网络流量异常变化特征。 展开更多

关键词 大容量 无源光网络 流量异常 特征提取 数据预处理 小波分解

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