公开(公告)号：CN117375937A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311374641.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司

Inventor： 李攀登 ,  杨祎巍 ,  梁志宏 ,  洪超 ,  董良遇 ,  张宇南 ,  王蕊 ,  关泽武 ,  路遥遥

IPC: H04L9/40 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开基于极端学习机算法的电力系统网络入侵检测方法及系统，涉及电力系统网络安全领域；该方法包括：对训练数据进行映射处理，得到映射处理后的训练数据；以极端学习机算法作为分类检测算法，构建待训练的分类检测模型；将映射处理后的训练数据分为训练集和验证集；采用训练集和验证集以损失函数最小为目的对待训练的分类检测模型的参数进行调整和验证，得到分类检测模型；将待检测的电力系统网络的流量数据输出至分类检测模型，得到待检测的电力系统网络的流量数据的类型。本发明改进了电力系统网络流量数据样本的预处理方法，并结合极端学习机算法，实现了对电力系统网络攻击流量的检测。

公开(公告)号：CN117336085A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311434635.8

申请日：2023-10-31

Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司

Inventor： 梁志宏 ,  李攀登 ,  杨祎巍 ,  董良遇 ,  王尊 ,  洪超 ,  张宇南 ,  关泽武 ,  路遥遥

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开一种电力系统网络安全防护方法、系统及电子设备，涉及电力系统网络安全领域，该方法包括获取电力系统中的网络流量数据；对网络流量数据基于TanhMinMax归一化方法进行归一化处理；根据归一化处理后的网络流量数据，基于交叉验证的递归特征消除算法进行特征选择；根据特征选择后的网络流量数据，采用基于生成对抗网络的半监督深度阶梯网络的入侵检测模型，确定入侵检测结果；所述入侵检测模型包括：引入阶梯神经网络的生成对抗网络以及半监督分类器。本发明能够提高电力系统网络入侵检测的准确性。