【摘 要】
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为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果。基于线性判别分析方法进行样本
【机 构】
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国网电力科学研究院有限公司,南京邮电大学自动化学院
【基金项目】
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国家电网总部科技项目资助(5108-202118056A-0-0-00)。
论文部分内容阅读
为精准预测电力信息网络安全态势,提出一种基于机器学习算法的电力信息网络安全态势感知方法,将感知问题抽象化,通过感知模型来表征感知结果。基于线性判别分析方法进行样本数据的预处理,优化样本数据以获取组合特征,找出最佳投影;然后将处理后的数据作为RBF神经网络训练输入,找出与网络态势值的映射关系,从而量化系统的安全态势。最后通过KDD Cup99数据集与电力信息网络的攻击数据进行仿真比较,验证所提方法在网络安全态势分析中的可靠性。
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