【摘 要】
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针对传统的电力网络流量检测安全预警系统在面对海量高维度数据时,其在精度、实时性、扩展性以及效率上都无法满足需求的问题,建立出一种基于Spark的电网工控系统流量异常检
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学,国网辽宁省电力有限公司
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX01030-201)~~
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针对传统的电力网络流量检测安全预警系统在面对海量高维度数据时,其在精度、实时性、扩展性以及效率上都无法满足需求的问题,建立出一种基于Spark的电网工控系统流量异常检测平台.该平台以Spark为计算框架,主要由数据采集与网络流量深度包检测协议解析模块,实时计算数据分析处理模块,安全预警预测模块和数据存储模块组成,为流量异常检测提出了一套完整的流程.实验结果表明,该平台能够有效地检测出异常流量,做出安全预警,方便工作人员及时做出决策,这充分说明该平台非常适用于电力控制系统,能够应对海量高维复杂数据做出实时分
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