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基于数据挖掘的电网暂态通信安全状态感知方法
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作者 张英杰 李美茹 +2 位作者 于嘉成 周健 杨成飞 《通信电源技术》 2024年第18期198-200,共3页
随着技术的发展,电网通信系统不断面临多种安全威胁,如数据篡改、非法访问及拒绝服务攻击等。这些威胁可能导致严重的电网故障甚至停电事件。为有效应对这些挑战,需要实时监测和评估通信系统的安全状态。数据挖掘技术,作为一种强大的分... 随着技术的发展,电网通信系统不断面临多种安全威胁,如数据篡改、非法访问及拒绝服务攻击等。这些威胁可能导致严重的电网故障甚至停电事件。为有效应对这些挑战,需要实时监测和评估通信系统的安全状态。数据挖掘技术,作为一种强大的分析工具,能够通过分析海量数据识别潜在的威胁和异常行为,因此其成为保障电网通信安全的有力手段。文章分析电网通信系统面临的安全威胁,研究基于数据挖掘的电网暂态通信安全状态感知方法,以提高电网的整体安全防护水平。 展开更多
关键词 数据挖掘 电网暂态通信 安全状态感知
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电力系统静态安全状态实时感知的相关向量机法 被引量:18
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作者 李海英 刘中银 宋建成 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期294-301,共8页
在信息物理系统(cyber physical systems,CPS)深度融合背景下,提出一种安全状态实时感知的相关向量机(relevance vector machine,RVM)数据驱动方法。RVM是贝叶斯概率框架下基于核函数的学习方法,通过多层先验的超参数设置获取模型参数... 在信息物理系统(cyber physical systems,CPS)深度融合背景下,提出一种安全状态实时感知的相关向量机(relevance vector machine,RVM)数据驱动方法。RVM是贝叶斯概率框架下基于核函数的学习方法,通过多层先验的超参数设置获取模型参数的稀疏解,并采用伯努利分布获得分类后验概率。该方法首先根据日前市场的运行与调度规则,产生运行条件,构造安全评估特征集及事故安全分类;然后将基于距离的Relief算法用于特征排序,筛选出与分类紧密相关的特征子集;最后通过RVM分类学习对系统安全状态进行辨识。IEEE 30节点系统测试结果表明,RVM方法的极度稀疏性、高分类精度、概率输出在实时安全状态感知中具有显著优越性。 展开更多
关键词 安全状态感知 相关向量机 贝叶斯概率学习 Relief特征选择 稀疏核模型
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机器学习支持下的网络安全态势感知分析
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作者 张婷婷 《信息与电脑》 2024年第8期198-200,共3页
随着信息科技的飞速进步,网络环境日益复杂,网络攻击已成为影响网络安全最大隐患。网络安全态势感知技术是解决这一问题的重要手段,对网络安全态势感知系统的深入研究有助于增强网络的监控和紧急反应能力。本文对现有的网络安全态势感... 随着信息科技的飞速进步,网络环境日益复杂,网络攻击已成为影响网络安全最大隐患。网络安全态势感知技术是解决这一问题的重要手段,对网络安全态势感知系统的深入研究有助于增强网络的监控和紧急反应能力。本文对现有的网络安全态势感知模型及其相关指标进行了详细的探讨,并运用双向长期短记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)网络安全预测模型,通过贝叶斯优化技术来设定模型的超参数,进一步提升了网络安全态势预测模型的准确性和效率。 展开更多
关键词 网络安全状态感知 网络安全状态预测 LSTM模型
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A network security situation awareness method based on layered attack graph
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作者 ZHU Yu-hui SONG Li-peng 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2019年第2期182-190,共9页
The real-time of network security situation awareness(NSSA)is always affected by the state explosion problem.To solve this problem,a new NSSA method based on layered attack graph(LAG)is proposed.Firstly,network is div... The real-time of network security situation awareness(NSSA)is always affected by the state explosion problem.To solve this problem,a new NSSA method based on layered attack graph(LAG)is proposed.Firstly,network is divided into several logical subnets by community discovery algorithm.The logical subnets and connections between them constitute the logical network.Then,based on the original and logical networks,the selection of attack path is optimized according to the monotonic principle of attack behavior.The proposed method can sharply reduce the attack path scale and hence tackle the state explosion problem in NSSA.The experiments results show that the generation of attack paths by this method consumes 0.029 s while the counterparts by other methods are more than 56 s.Meanwhile,this method can give the same security strategy with other methods. 展开更多
关键词 network security situation awareness(NSSA) layered attack graph(LAG) state explosion community detection
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