【摘 要】
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电网调度系统网络安全常采用基于边界保护的物理隔离,此方式无法有效抵抗高级病毒软件的入侵。基于此,构建了基于Q学习算法的网络状态转移算法,预测网络攻击可能的最佳路径。
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(2018A-111)
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电网调度系统网络安全常采用基于边界保护的物理隔离,此方式无法有效抵抗高级病毒软件的入侵。基于此,构建了基于Q学习算法的网络状态转移算法,预测网络攻击可能的最佳路径。改进了网络安全度量标准,在系统损失、攻击成本、防御成本的基础上,引入防御回报、网络状态转移成本,以静态经济收益作为网络状态转移的判断准则。应用演化博弈理论构建复制动态方程,动态再现攻防双方的对抗行为,计算经济收益动态变化,预测攻击行为的变化,确定最佳防御策略。仿真结果表明基于Q学习算法与演化博弈理论的电网调度网络安全态势感知方案能够有效识别网络
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