公开(公告)号：CN110933031A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911022256.1

申请日：2019-10-25

申请人： 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 ,  国网吉林省电力有限公司 ,  国家电网有限公司 ,  吉林省电力科学研究院有限公司 ,  国网冀北电力有限公司 ,  国网吉林省电力有限公司长春供电公司 ,  浙江大学

发明人： 马立新 ,  李成钢 ,  姜栋潇 ,  田春光 ,  吕项羽 ,  李德鑫 ,  王伟 ,  李洁 ,  徐晓丰 ,  朴哲勇 ,  严威 ,  闫旭 ,  樊轩鸣 ,  周强 ,  李生珠 ,  周宏伟 ,  许鑫 ,  陈宇 ,  王佳蕊 ,  刘晓天 ,  李坚 ,  厉彦杰 ,  冀晓宇 ,  徐文渊

IPC分类号： H04L29/06 ,  H04L9/00 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM的智能电网配电终端单元入侵检测方法，属于智能电网信息安全技术领域。本发明通过对正常程序的CPU功耗进行采集，特征提取并训练出一个预测模型；在攻击检测阶段，采集实时运行的DTU功耗数据得到当前t时刻的实际功耗特征；设定样本窗口，采集t时刻之前的n个样本，得到当前t时刻的理论预测功耗特征，计算实际功耗特征与理论预测功耗特征之间的欧氏距离，判断是否遭到攻击。本发明解决了配电终端单元无法安装入侵检测软件的问题；采用LSTM神经网络提高了检测精度，能够更好的捕捉系统功耗的正常变化；解决了电网环境电磁噪声大，传统的边信道异常检测方法面临着精度低的问题。