【摘 要】
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随着泛在电力物联网、数字电网的建设,系统信息安全问题至关重要,网络攻击将带来极大的经济损失.然而,目前使用的入侵检测系统在正确性和实时性上都存在不足,不能对新型入侵方式正确识别,性能仍有待提高.该文面向智能电网系统提出一种基于分类的轻量级入侵检测方法.针对当前数据量大、入侵检测系统不能及时处理的情况,建立特征选择算法的模型,通过提取特征值提升入侵检测系统的实时性;使用ID3决策树算法,保证入侵检测的正确性,进而提升性能.最后,采用KDD 99数据集做入侵检测实验,结果表明,相比传统的入侵检测系统,该文方法
【机 构】
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广东电网有限责任公司广州供电局项目管理中心,广州510000
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随着泛在电力物联网、数字电网的建设,系统信息安全问题至关重要,网络攻击将带来极大的经济损失.然而,目前使用的入侵检测系统在正确性和实时性上都存在不足,不能对新型入侵方式正确识别,性能仍有待提高.该文面向智能电网系统提出一种基于分类的轻量级入侵检测方法.针对当前数据量大、入侵检测系统不能及时处理的情况,建立特征选择算法的模型,通过提取特征值提升入侵检测系统的实时性;使用ID3决策树算法,保证入侵检测的正确性,进而提升性能.最后,采用KDD 99数据集做入侵检测实验,结果表明,相比传统的入侵检测系统,该文方法具有更高的正确性和实时性.
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