【摘 要】
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随着电力网络业务需求的快速变化，网络分区调整需求迫切，对网络安全威胁的分析面临巨大挑战。目前，机器学习技术大多是针对已知攻击的检测，对于未知攻击检测的技术较少。该文针对电力网络分区业务的特点，以流量统计分析为基础，构建了内部网络指令的全面检测体系。基于SVC支持向量机、超球体SVM及无监督聚类技术建立预测模型，进行异常指令、已知指令及未知指令的全面安全检测，并运用随机森林算法选择与优化网络特征，提
【基金项目】
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国家电网总部科技项目（5700-202058191A-0-0-00）；
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随着电力网络业务需求的快速变化，网络分区调整需求迫切，对网络安全威胁的分析面临巨大挑战。目前，机器学习技术大多是针对已知攻击的检测，对于未知攻击检测的技术较少。该文针对电力网络分区业务的特点，以流量统计分析为基础，构建了内部网络指令的全面检测体系。基于SVC支持向量机、超球体SVM及无监督聚类技术建立预测模型，进行异常指令、已知指令及未知指令的全面安全检测，并运用随机森林算法选择与优化网络特征，提高网络指令检测的精度和效率。仿真及实验结果表明，该技术方法对样本模型具有很好的判别能力，为电力网络的安全评估提供了有效的检测手段。
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