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基于无监督学习的电力系统网络潜在多步攻击实时检测方法 被引量：1
1
作者 苏江文 宋立华 《电气自动化》 2023年第2期15-17,共3页
针对网络潜在攻击行为检测率和准确率较低、误报率较高的问题,提出基于无监督学习的电力系统网络潜在多步攻击实时检测方法。通过提取攻击流量特征、输入训练好的无监督学习模型,判断攻击流量是否产生攻击行为,同时检测潜在多步攻击类... 针对网络潜在攻击行为检测率和准确率较低、误报率较高的问题,提出基于无监督学习的电力系统网络潜在多步攻击实时检测方法。通过提取攻击流量特征、输入训练好的无监督学习模型,判断攻击流量是否产生攻击行为,同时检测潜在多步攻击类别。使用网络模拟器,模拟电力系统网络环境,采用攻击工具进行网络流量攻击。试验结果表明,设计方法检测网络攻击流时,检测率和准确率较高,误报率较低。方法可以有效抵挡网络多步攻击行为,保证电力系统安全。 展开更多
关键词 无监督学习模型 电力系统网络 潜在多步攻击 攻击流量 流量特征 攻击类别
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