基于分布容侵技术的电力调度网络信息安全防护研究

为了优化电力调度网络信息安全防护效果,提高对攻击行为的识别能力,开展了基于分布容侵技术的电力调度网络信息安全防护研究。首先,构建电力调度网络逻辑节点重要度量化模型,获取节点的功能交互特征及信息附加价值;其次,识别电力调度网络信息安全风险;根据识别结果,在电力调度网络中部署传感器节点,实时监测网络流量;在此基础上,利用分布容侵技术,计算电力调度网络容侵阈值,了解攻击者的行为特征和攻击方式,进而优化防护策略和加强安全防护。实验结果表明,提出的方法应用后,电力调度网络攻击检测率较高,在识别攻击方面更具有优势,可以更全面地防护各种攻击行为。

基于分布容侵技术的网络信息搜索行为追踪方法

为全方位追踪用户的网络信息搜索行为,研究基于分布容侵技术的网络信息搜索行为追踪方法。通过容侵技术与分布式节点优势,构建基于分布容侵技术的网络信息安全模型,该安全模型通过构造分布容侵数学模型,确定符合容侵标准的Web服务器数量,同时该安全模型采用蚁群算法,在网络信息搜索行为的追踪路径上放置检测器,收集可感知搜索引擎内容的信息素,采用信息素更新机制积累检测器采集的信息素,基于正态分布的状态、平均值以及标准差转变信息素的特征值,并依据时间序列检验其平稳性,确保Web服务器可持续追踪网络信息搜索行为。实验结果表明:该方法的容侵性能高,可保证Web服务器稳定运行,可快速追踪网络信息搜索行为,并且能通过蚁群思想准确定位用户的搜索路径。

基于分布容侵技术的电网信息安全防护体系构建

为提高对恶意入侵攻击行为的侦测能力、进一步保障智慧电网系统中数据信息安全,对现阶段智慧电网数据安全现状进行了全面分析。构建了电网应用层分布数据进行入侵攻击行为模型。将多层学习机制应用于电网入侵侦测系统中,并利用MATLAB软件进行了算法仿真分析,检测了入侵侦测系统的应用性能。试验结果表明,侦测系统对于未知攻击数据的侦测能力显著提高,绝对平均误差降低了16.73%,系统误判率明显下降。仿真结果表明,所设计的算法具有更高的恶意攻击检测率和更低的误判率,表现出较高的适应通信环境噪音能力,算法整体性能均优于常见的Bo算法。该研究进行了充分的试验与分析,具有一定的实际应用意义,同时研究内容可为后续智慧电网安全防护研究提供科学、有效的参考。