本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊預(yù)測方法研究　出處：《電網(wǎng)與清潔能源》2016年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：當(dāng)前配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊環(huán)境較為復(fù)雜,有很大的不確定性,當(dāng)前復(fù)合攻擊預(yù)測方法收斂性較低,很難準確預(yù)測出攻擊背景,導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果不可靠。提出一種新的基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊預(yù)測方法,對配電網(wǎng)絡(luò)中的報警數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,以提高效率。在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,將隱馬爾科夫模型應(yīng)用于配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊預(yù)測中,要求配電網(wǎng)絡(luò)依據(jù)得到的報警信息對隱藏的攻擊行為進行挖掘。通過攻擊行為概率分布、關(guān)聯(lián)規(guī)則法得到初始狀態(tài)矩陣、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣以及觀察矩陣,引入粒子群算法對參數(shù)進行全局優(yōu)化。通過隱馬爾科夫模型中的Viterbi算法對配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊的攻擊意圖進行挖掘,預(yù)測下一步攻擊。實驗結(jié)果表明,所提方法具有很高的收斂性和預(yù)測精度。
[Abstract]:The current complex attack environment of distribution network is more complex, there is a lot of uncertainty, the convergence of the current complex attack prediction method is low, it is difficult to accurately predict the attack background. In order to improve the efficiency, a new compound attack prediction method based on big data is proposed to preprocess the alarm data in the distribution network in order to improve the efficiency. The hidden Markov model is applied to the compound attack prediction of the distribution network, which requires the distribution network to mine the hidden attack behavior according to the alarm information obtained. The probability distribution of the attack behavior is obtained. The initial state matrix, state transition matrix and observation matrix are obtained by association rule method. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is introduced to optimize the parameters globally, and the Viterbi algorithm in Hidden Markov Model is used to mine the attack intention of the complex attack in the distribution network. The experimental results show that the proposed method has high convergence and prediction accuracy.
【作者單位】： 國網(wǎng)江西省電力公司信息通信分公司;國網(wǎng)江西省電力公司;
【基金】：國家級青年基金面上項目(51677047)~~
【分類號】：TP311.13;TP309;TM73
【正文快照】： 行預(yù)處理,以提高效率。在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,將隱馬爾科夫模型應(yīng)用于配電網(wǎng)絡(luò)復(fù)合攻擊預(yù)測中,要求配電網(wǎng)絡(luò)依據(jù)得到的報警信息對隱藏的攻擊行為進行挖掘。通過攻擊行為概率分布、關(guān)聯(lián)規(guī)則法得到初始狀態(tài)矩陣、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣以及觀察矩陣,引入粒子群算法對參數(shù)進行全局優(yōu)化。通

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本文編號：1365697