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结合DBN和RF算法的电网工控系统异常识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.90 MB | 2021-03-17

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　　电网作为国家关键基础设施，对其进行网络安全防护至关重要，而通过对电网工控系统流量预警可达到维护电网安全的目的。结合深度置信网络（DBN）和随机森林（RF）算法，提出一种电网工控系统异常识别方法。通过构建DBN模型完成对多个流量特征之间关联特性的深度挖掘，学习适用于电网工控系统流量的特征提取模式。在此基础上，将特征学习后的流量与恶意攻击流量输入RF检测模型，并逐步调优模型参数，学习得到最优检测模型。根据电网流量特性，从经典入侵检测数据集KDD99中筛选岀相似数据集进行测试。实验结果表明，该方法检测率达到96.16%而误报率仅为3.49%，与逻辑回归模型、多分类支持向量机模型、DBN模型及K- means算法相比，能够更准确地识别电网工控系统中的异常流量。

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