基于特征抽取的电力工控系统入侵检测方法

摘要：

随着电力工控系统内负荷终端的大量部署,系统遭受网络入侵的风险将极大提高.在将网络入侵检测技术应用于电力工控系统时,已开发的检测模型往往无法取得理想效果,而训练新的模型又将面临安全、隐私等原因造成的数据采集困难.因此,研究一种基于特征抽取的入侵检测方法,该方法通过堆叠稀疏自编码器结构提取抽象特征,以SVM(支持向量机)分类器为输出层实现入侵检测.在模型训练过程中引入迁移学习策略进行优化,经算例验证该方法能有效提升模型面向有限数量目标域内数据的检测效果和训练效率.

关键词：电力工控系统;入侵检测;特征抽取;迁移学习;堆叠稀疏自编码器

所属期刊栏目：40

分类号：TM921

资助基金：国家重点研发计划项目;国家电网有限公司科技项目

在线出版日期：2021-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：85-91