基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测

针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心，主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先，将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内，生成网络流量灰度图；然后，将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优；最后，将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明，所提模型识别精度达到97.88%，且与已有的精度最高反向传播（BP）神经网络测精度提高了5个百分点。     

电力工控系统网络入侵和攻击典型模型研究

针对电力工控系统的运行特征,深入分析电力工控系统入侵攻击的攻击机理和特点,在对电力工控系统攻击特征进行分类整理的基础上,着力突破工控网络空间安全基础理论和关键技术,构建电力工控系统网络入侵与攻击模型,实现攻击者所能够实施攻击行为的准确刻画,为电力工控系统的攻击行为分析监测预警提供理论模型。     

基于高斯混合聚类的电力工控系统异常检测研究

电力工控系统数据在时间维度上具有周期性,但其时间序列呈现多元高斯分布特性且周期长度不固定,这导致通过相似性度量来发现异常难以进行.针对上述问题,文章提出一种基于多元高斯聚类的电力工控系统异常时序检测方法.该方法首先获取电力工控系统流量数据,对其采用多元高斯分布混合算法实现时间序列的符号化,然后利用马尔可夫链从长度不固定...     

基于长短期记忆网络的工控网络异常流量检测

针对目前工控网络异常流量检测方法存在识别准确率不高和识别效率低的问题,结合工控网络具有周期性的特点,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的时序预测的异常流量检测模型.该模型以LSTM网络模型为核心,用前15分钟的正常历史流量序列预测下一时刻的流量数据,在测试集上准确率为98.12%的前提下,可以认为模型的预测值即为正常值,通过对比实际值和预测值来判断是否出现异常.在不降低识别准确率的前提下,由于提前计算出了预测值,该方法大幅度提高了检测效率.     

基于卷积神经网络的电网工控系统入侵检测算法

传统的电网工控系统主要通过防火墙等工具, 与外部网络进行隔离, 但是随着云计算、物联网等新技术的应用, 网络之间互联程度不断深入, 安全防护难度大大提高, 如何有效检测出网络入侵行为变得至关重要. 与传统入侵检测技术相比, 卷积神经网络具有更好的提取入侵特征的能力. 本文提出一种基于卷积神经网络的电网工控系统入侵检测算法, 使用经过处理的KDD99数据集进行模型训练, 并添加级联卷积层优化网络结构. 在参数规模不大的前提下, 保证了模型运行的实时性要求. 本文算法相对于传统SVM算法和K-means算法, 提高了入侵检测的准确率, 降低了误检率, 可以有效检测出对于电网工控系统的入侵行为.     

基于图神经网络的工控网络异常检测算法

网络异常检测技术成为入侵检测领域的重点研究内容,但由于目前网络异常检测大多都停留在单点网络异常检测,对不断更新的联合异常攻击和恶意软件无法做出快速及时的相应.本文提出了一种基于图神经网络的工控网络异常检测算法,融合网络节点自身属性以及网络拓扑结构中邻域节点的信息实现对网络异常的检测.首先,每个网络节点获取蕴含了连接节点的特征信息以及节点之间交互信息的状态向量;其次,每个节点使用不动点理论对网络进行迭代更新;最后,根据节点自身信息以及邻域节点信息通过神经网络提取更高层次的特征作为该节点的表示,最后用聚类进行工控网络节点异常行为检测.实验结果表明,本文提出算法在具有较高检测率的同时,也具有较高的鲁棒性.     

基于改进双重深度Q网络的入侵检测模型

入侵检测技术作为网络安全有效的防御手段,是网络安全体系中的重要组成部分。随着互联网的快速发展,网络数据量快速增加,网络攻击更加趋于复杂化和多元化,目前主流的入侵检测技术无法有效识别各种攻击。针对实际网络环境中正常流量和攻击流量数据不平衡,且对攻击类流量检测率低的问题,基于深度强化学习提出一种基于改进双重深度Q网络的CBL_DDQN网络入侵检测模型。该模型将一维卷积神经网络和双向长短期记忆网络的混合网络模型引入深度强化学习的DDQN框架,并使用深度强化学习中的反馈学习和策略生成机制训练智能体来对不同类别的攻击样本进行分类,在一定程度上减弱了训练模型过程中对数据标签的依赖性。采用Borderline-SMOTE算法降低数据的不平衡度,从而提高稀有攻击的检测率。通过NSL_KDD和UNSW_NB15数据集对模型的性能进行评估,结果表明：该模型在准确率、精确率、召回率这三项指标上均取得了良好的结果,检测效果远优于Adam-BNDNN、KNN、SVM等检测方法,是一种高效的网络入侵检测模型。     

基于神经网络的异常入侵检测系统

该文首先对关键件技术概述,然后从其关键技术进行分析,进而对其所存在的相关问题进行详细剖析,从而提出了具有智能化、检测未知或变异攻击的能力、可扩展和自适应性的入侵检测系统概念。     

基于改进深度信念网络的电力欠费预警研究

"先使用,后付费"的营销方式导致电网公司电费回收不到位,难以支撑正常运转和获得基本效益。为了解决电力欠费对电网公司的不利影响,论文提出电力欠费预警智能预测的研究方法。将电费回收分为时间和金额两部分,结合相应的关联指标,建立参数自适应的深度信念网络,通过深度学习和训练对电力欠费情况精准预测。实验结果表明,与BP神经网络相比,深度信念网络更能准确预测出用户电费回收的未来情况,有效辅助电力企业制定用电和电费预警策略。     

基于工控网络散货装卸控制仿真系统的开发

工控网络技术的进步和组态软件功能的进一步完善,为港口仿真的发展开辟了一个更广阔的空间本文介绍的是一种基于组态化工控网络的散货装卸控制仿真系统的设计与开发,它就是以集成于工控网络中的工控机虚拟生成的设备模型为外部驱动力系统;以组态软件平台上设计的操作管理模型为内部驱动系统;以PLC控制规范设备的控制律,动态生成关于某个系统的仿真。     

基于Spark的电网工控系统流量异常检测平台

针对传统的电力网络流量检测安全预警系统在面对海量高维度数据时，其在精度、实时性、扩展性以及效率上都无法满足需求的问题，建立出一种基于Spark的电网工控系统流量异常检测平台.该平台以Spark为计算框架，主要由数据采集与网络流量深度包检测协议解析模块，实时计算数据分析处理模块，安全预警预测模块和数据存储模块组成，为流量异常检测提出了一套完整的流程.实验结果表明，该平台能够有效地检测出异常流量，做出安全预警，方便工作人员及时做出决策，这充分说明该平台非常适用于电力控制系统，能够应对海量高维复杂数据做出实时分析以及安全预警，极大地提高了电网工控系统的安全性能.     

电力电量预测的神经网络方法

本文依次将前六个月用电量作为输入值,第七个月用电量作为输出值,建立BP神经网络结构,根据历史数据对神经网络进行训练,并通过预测试验,对预测网络进行检验,结果表明利用神经网络方法对全国用电量进行预测是可行的.     

基于人工神经网络的电量预测

本文主要利用BP神经网络方法，对电量和其相关因素如温度、降水量等进行分析，建立了对未来电量趋势预测的模型，并进行了实际的预测，取得了满意的结果。     

一种基于深度Encoder-Decoder神经网络的智能电网数据服务器流量异常检测算法

传统的网络流量异常检测通常基于单一原始特征变量进行阈值判断,或者对多个相关变量进行降维设计统计量后进行阈值判断,这类方法虽然简单,但无法应对变量间非线性关系随时间变化的情况。本文设计一种能够自适应动态逼近变量间非线性关系的深度神经网络,在普通的Encoder-Decoder神经网络的基础上引入2层注意力机制,提高了神经网络对长期历史信息的利用程度,实现了流量正常状态估计。基于估计得到的流量正常行为,分析其与实测值的残差分布情况,并最终给出置信区间作为判别异常行为的控制限。     

基于深度学习的网络流量异常预测方法

针对网络入侵检测系统（NIDS）能够检测当前系统中存在的网络安全事件,但由于自身的高误报率和识别安全事件产生的时延,无法提前对网络安全事件进行准确率较高的预警功能,严重制约了NIDS的实际应用和未来发展的问题,提出了基于深度学习的网络流量异常预测方法。该方法提出了一种结合深度学习算法中长短期记忆网络和卷积神经网络的预测模型,能够训练得到网络流量数据的时空特征,实现预测下一时段网络流量特征变化和网络安全事件分类识别,为NIDS实现网络安全事件的预警功能提供了方法分析。实验通过使用设计好的神经网络框架对入侵检测系统流量数据集CICIDS2017进行了训练和性能测试,在该方法下流量分类的误报率下降到0.26%,总体准确率达到了99.57%,流量特征预测模型R2的最佳效果达到了0.762。     

基于集成神经网络的智能决策入侵检测系统

针对传统入侵检测系统存在误报率、漏检率较高的问题,提出了一种将误用入侵检测和异常入侵检测相结合的智能决策入侵检测系统,该系统基于集成神经网络技术,通过D—S证据理论可以将两种技术很好地结合起来,提高入侵检测系统的效率。阐述了该入侵检测系统的总体结构部署以及各组成模块的相应结构设计。     

基于模糊聚类算法的工控网络控制故障检测方法研究

针对传统大型工控网络控制故障检测过程中,没有考虑故障延时特性,从而导致的故障信号检测准确率下降,检测效率降低;为此,提出一种基于模糊算法的大型工控网络控制故障检测方法;引入模糊算法,对大型工控网络控制中的故障信号延迟进行模糊化建模,通过随机时延切换设计故障观测参数和故障观测参数的残差对大型工控网络控制系统进行故障检测,克服信号延迟弊端;实验结果表明,利用文章方法进行大型工控网络控制系统故障检测,能够有效提高故障的准确率,效果令人满意。