资料介绍
电网作为国家关键基础设施,对其进行网络安全防护至关重要,而通过对电网工控系统流量预警可达到维护电网安全的目的。结合深度置信网络(DBN)和随机森林(RF)算法,提出一种电网工控系统异常识别方法。通过构建DBN模型完成对多个流量特征之间关联特性的深度挖掘,学习适用于电网工控系统流量的特征提取模式。在此基础上,将特征学习后的流量与恶意攻击流量输入RF检测模型,并逐步调优模型参数,学习得到最优检测模型。根据电网流量特性,从经典入侵检测数据集KDD99中筛选岀相似数据集进行测试。实验结果表明,该方法检测率达到96.16%而误报率仅为3.49%,与逻辑回归模型、多分类支持向量机模型、DBN模型及K- means算法相比,能够更准确地识别电网工控系统中的异常流量。
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