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基于多尺度低秩模型的电力无线接入网异常流量检测方法
An Anomaly Traffic Detection Method Using Multi-resolution Low Rank Model for Wireless Access Network of Electric Power Grids

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周伯阳 1   郭志民 1   王延松 2   阮伟 3 *   吴春明 4   周宁 1   张伟 1   程国振 5  
文摘 电力无线接入网的安全性对于电网生产至关重要,然而由于其IEC 60870-5-104规约控制数据存在着高维度的特点,且无线信道质量动态变化,难以快速、有效地检测控制数据的异常.鉴于此,本文提出了一种基于多尺度低秩的电力无线网异常流量检测器,首先构建一种规约深度分析的多尺度低秩模型,对其安全特征进行归一化和维度缩减,然后采用改进的递归特征选取和聚焦分类算法实现异常数据的检测.实验结果表明异常流量分类的准确性和维度缩减的性能.
其他语种文摘 The security of the wireless access network of electric power grids is critical for power grid productions.However,the control data anomalies are difficult to be detected in a fast and effective manner,due to the high dimension of the control protocol data in IEC 60870-5-104 protocol,as well as the dynamics on the quality of wireless channels.To this end,this paper proposes an anomaly traffic detector(ATD)for the wireless network of power girds based on multi-resolution low rank(MRLR)model.Firstly,the ATD is designed with the MRLR for the protocol,to regularize and reduce the security feature dimensions.Secondly,it utilizes the improved recursive feature selection and focused classification algorithms for accurate data anomaly detection.The results demonstrate the accuracy for the classification on data anomalies,and the performance for the dimensionality reduction.
来源 电子学报 ,2020,48(8):1552-1557 【核心库】
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.08.013
关键词 电力无线接入网 ; IEC 60870-5-104 ; 多尺度低秩模型 ; 特征选择 ; 多维尺度分析 ; 异常流量检测
地址

1. 国网河南省电力公司电力科学研究院, 河南, 郑州, 450000  

2. 中兴通讯股份有限公司, 江苏, 南京, 210012  

3. 浙江大学控制科学与工程学院, 浙江, 杭州, 310027  

4. 浙江大学计算机科学与技术学院, 浙江, 杭州, 310027  

5. 国家数字程控交换工程技术研究中心, 国家数字程控交换工程技术研究中心, 河南, 郑州, 450002

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 0372-2112
学科 自动化技术、计算机技术
文献收藏号 CSCD:6833462

参考文献 共 15 共1页

1.  蔡昊. LTE电力无线专网业务安全风险分析及应对策略. 电力信息与通信技术,2016,14(5):137-141 CSCD被引 1 次    
2.  . IEC 60870-5-104-2006,Telecontrol Equipment and Systems.Part 5-104:Transmission Protocols CSCD被引 1 次    
3.  Kreutz D. Software-defined networking:a comprehensive survey. Proceedings of the IEEE,2014,103(1):10-13 CSCD被引 168 次    
4.  尚文利. 基于PSO-SVM的Modbus TCP通讯的异常检测方法. 电子学报,2014,42(11):2314-2320 CSCD被引 21 次    
5.  姜红红. 基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制. 电信科学,2017,33(3):134-141 CSCD被引 1 次    
6.  Yang Y. Stateful intrusion detection for IEC 60870-5-104 SCADA security. PES General Meeting,2014:1-5 CSCD被引 1 次    
7.  Udd R. Exploiting bro for intrusion detection in a SCADA system. The 2nd Workshop on Cyber-Physical System Security,2016:44-51 CSCD被引 1 次    
8.  Soule A. Combining filtering and statistical methods for anomaly detection. Conference on Internet Measurement,2005:31-31 CSCD被引 1 次    
9.  刘永庆. 基于马尔科夫链的主机异常检测方法研究. 计算机与数字工程,2010,38(7):20-23 CSCD被引 1 次    
10.  Silveira F. ASTUTE:detecting a different class of traffic anomalies. ACM SIGCOMM Computer Communication Review,2010,40(4):267-278 CSCD被引 8 次    
11.  Ding M. PCA-Based Network Traffic Anomaly Detection. Tsinghua Science & Technology,2016,21(5):500-509 CSCD被引 6 次    
12.  钱叶魁. 面向PCA异常检测器的毒害攻击和防御机制. 电子学报,2011,39(3):543-548 CSCD被引 5 次    
13.  郭小芳. 一种基于PCA的时间序列异常检测方法. 江西师范大学学报(自然版),2012(3):280-283 CSCD被引 4 次    
14.  张军. 基于时间序列分析的网络流量异常检测. 吉林大学学报(理学版),2017,55(5):1249-1254 CSCD被引 1 次    
15.  程国振. 基于多尺度低秩模型的网络异常流量检测方法. 通信学报,2012,33(1):182-190 CSCD被引 5 次    
引证文献 5 篇

1 严莉 基于图注意力机制和Transformer的异常检测 电子学报,2022,50(4):900-908
CSCD被引 7 次

2 杨晶晶 基于电力大数据的分布式电网异常负荷动态检测方法 电网与清洁能源,2023,39(3):17-22,32
CSCD被引 1 次

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