数据驱动窃电检测方法综述与低误报率研究展望

配电系统窃电是造成电网非技术损失的主要原因,是供电企业运营管理中长期面对的痼疾。用电信息采集系统采集的海量用户数据使得开展数据驱动的用电异常检测、准确识别窃电用户成为可能。受用户用电行为多样性影响,数据驱动的窃电检测方法的误报率在某些场景下尚难以满足实践需求,严重制约了该类方法的工程应用。首先,介绍了窃电实现手法;然后,梳理了在实践中得到工程应用的窃电检测方法以及数据驱动窃电检测方法的基本思路和局限性;在此基础上,结合工程应用对窃电检测评价指标的差异性需求,分析指出提取的可用信息不足、特征指标项灵敏性和可靠性不高是阻碍数据驱动窃电检测方法走向工程实用的主要原因。最后,从算法设计、状态空间细分以及特征指标项设计选择等不同层面对低误报率窃电检测进行了展望。

基于改进XGBoost模型的低误报率窃电检测方法

以降低窃电检测误报率为目标,提出一种基于贝叶斯优化和改进XGBoost模型的窃电检测方法。首先根据用电信息采集系统和营销系统数据构建了窃电检测指标,然后采用XGBoost模型作为分类器,添加Focal Loss和增加分类阈值的方式用于优化模型。在此基础上,以验证集的马修相关系数为目标函数,利用贝叶斯优化调参求出最优Focal Loss参数和分类阈值,进一步降低检测方法误判率。基于实际电力用户数据进行数值仿真,结果表明所提方法比Adaboost、BP神经网络、SVM具有更高的准确率。

基于注意力机制的DDoS攻击检测方法

针对传统DDoS攻击检测中存在准确率低、误报率高、低速率攻击流量难以检测等问题,提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆网络的DDoS攻击检测方法。将根据领域知识所提取的明显攻击特征向量与数据预处理后的数据流矩阵进行向量拼接,构成基于注意力机制的双向长短期记忆网络数据输入格式,实现从原始流量的复杂级特征快速聚焦于DDoS攻击的隐含信息。通过CAIDA-2007数据集训练模型,实验结果表明,所提模型与传统机器学习模型相比准确率达到98.9%,检测效果优于其它算法,能够有效实现DDoS攻击检测。

基于特征识别的网页篡改检测系统

攻击者常以政府,校园网站为目标进行网页篡改,来达到抹黑国家形象,发展黑产等目的。现有对于网页篡改的检测研究主要以网站结构检测或者历史对比为主,存在误报率高的问题。该系统针对网页篡改,设计一个以网页页面为对象,从敏感词,违规图片特征,流量-时间特征三方面进行识别,并由基于决策树算法的分析器进行网页篡改判断的系统。最后进行了实验验证,在保证不同场景下识别篡改成功率均超过92%的同时,控制误报率未超过2.8%的检测目的。