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

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：45

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17