【摘 要】
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准确快速检测智能变电站通信网络异常流量是发现系统异常、实现安全态势感知和主动防御的关键技术,对保证智能电网安全稳定运行有着重要意义.文中提出了基于时-频域混合特征
【机 构】
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智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 300072国网经济技术研究院有限公司,北京市 102209;
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准确快速检测智能变电站通信网络异常流量是发现系统异常、实现安全态势感知和主动防御的关键技术,对保证智能电网安全稳定运行有着重要意义.文中提出了基于时-频域混合特征的智能变电站通信网络异常流量检测新方法.首先,设计了基于分形自回归积分滑动平均(FARIMA)流量模型和小波包分析方法的流量频域特征提取方法,并结合电力信息流时域特征构建时-频域混合特征集.进而,采用人工蜂群优化的支持向量机算法进行异常流量辨识.最后,基于某110 kV变电站的站内实际网络流量和CIC DDoS2019数据集、KDD99数据集进行仿真,结果表明所提算法对网络异常流量识别有更低的误判率和漏检率.
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