- 专利标题: 一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法
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申请号: CN201911133976.5申请日: 2019-11-19
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公开(公告)号: CN110971677A公开(公告)日: 2020-04-07
- 发明人: 马立新 , 李成钢 , 姜栋潇 , 田春光 , 吕项羽 , 李德鑫 , 王伟 , 张海锋 , 刘宸 , 张家郡 , 刘威 , 王杰 , 徐相森 , 徐文渊 , 冀晓宇 , 赵涛
- 申请人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
- 申请人地址: 吉林省长春市朝阳区人民大街4433号
- 专利权人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,国网能源研究院有限公司,国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司信息通信分公司,浙江大学
- 当前专利权人: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院,国网能源研究院有限公司,国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司信息通信分公司,浙江大学
- 当前专利权人地址: 吉林省长春市朝阳区人民大街4433号
- 代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司
- 代理商 郑海峰
- 主分类号: H04L29/08
- IPC分类号: H04L29/08 ; H04L29/06 ; H04L12/26 ; H04L12/24
摘要:
本发明公开了一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法,属于智能电网安全领域。通过对终端设备的功耗边信道信息进行预处理和统计分析,确定与终端设备工作状态变化相关的特征组合,将预处理后的边信道特征作为异常监测模型的输入。将终端设备正常工作状态下的历史边信道数据作为正常样本输入异常监测模型,训练多种正常工作状态下的基于单分类的异常监测模型,通过新的终端设备异常状态数据,验证基于边信道信息的终端设备异常监测模型的有效性及其性能。在实际监测过程中,采用异常监测智能体自动选择单一异常监测模型执行程序,实现算法复杂度的自适应调节,兼顾准确度和快速性,提高了电力物联网终端设备的安全性能。
公开/授权文献
- CN110971677B 一种基于对抗强化学习的电力物联网终端设备边信道安全监测方法 公开/授权日:2021-11-09