10.16628/j.cnki.2095-8188.2021.08.004
基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知研究
为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果.基于线性判别分析方法进行样本数据的预处理,优化样本数据以获取组合特征,找出最佳投影;然后将处理后的数据作为RBF神经网络训练输入,找出与网络态势值的映射关系,从而量化系统的安全态势.最后通过KDD Cup99数据集与电力信息网络的攻击数据进行仿真比较,验证所提方法在网络安全态势分析中的可靠性.
网络安全态势感知;电力信息网络;网络攻击;线性判别分析(LDA);RBF神经网络
TM732(输配电工程、电力网及电力系统)
国家电网总部科技项目资助5108-202118056A-0-0-00
2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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