基于非扫描漏洞探测的输电信息安全防御研究

传统方法在进行输电信息安全防御时,未进行输电信息特征量训练学习,导致信息安全防御效果不理想。为此,引入非扫描漏洞探测技术,对输电信息安全防御进行优化。在特定时间里,执行程序获取程序执行事件序列,完成基于信息聚合的输电信息的动态特征提取;采用TF-IDF算法实现动态样本特征集的特征向量化,将特征量输入机器学习模型,通过Text-CNN、Logistic和随机森林等算法对提取的动态特征进行训练学习,获取漏洞探测结果;针对探测出的安全漏洞产生的安全问题,采用线路检测终端的安全防御、安全存储和安全隔离三个方面实现输电信息安全防御。试验验证该方法准确探测电网漏洞,且对输电信息安全防御效果较好。