面向IEC61850智能变电站的网络安全异常流量分析方法

摘要：

为了保证智能变电站的网络通信安全和整个变电站的稳定运行,提出了一种基于机器学习k-means聚类算法的异常流量分析方法.根据智能变电站中过程层网络的特性,结合对IEC61850智能变电站专有GOOSE(generic object-oriented substation event)以及SV(sample value)协议的报文结构解析,使用了一种基于信息熵的特征选取方法对智能变电站正常工作时站内网络通信流量进行特征分析选择,利用k-means聚类算法完成了对异常流量的检测分析及其相关分析.相较于以往方法,文中方法对智能变电站的过程层网络流量信息的特征进行了选取,根据信息熵理论,完成了重要特征的选择和冗余特征的剔除,提高了聚类算法的效率,提高了对异常流量检测的准确性.

关键词：智能变电站;IEC61850;k-means聚类;异常流量

所属期刊栏目：45

分类号：U448.213(桥涵工程)

资助基金：国网四川省电力公司科技资助项目;国网四川省电力公司电力科学研究院资助项目

在线出版日期：2022-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8