×

结合DBN和RF算法的电网工控系统异常识别方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.90 MB | 2021-03-17

分享资料个

　　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。

下载并关注上传者 低至0.43元/天 开通VIP 免费下载

声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉

评论(0)
发评论

下载排行榜

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !