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電網(wǎng)作為國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，對其進行網(wǎng)絡(luò)安全防護至關(guān)重要，而通過對電網(wǎng)工控系統(tǒng)流量預警可達到維護電網(wǎng)安全的目的。結(jié)合深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）和隨機森林（RF）算法，提出一種電網(wǎng)工控系統(tǒng)異常識別方法。通過構(gòu)建DBN模型完成對多個流量特征之間關(guān)聯(lián)特性的深度挖掘，學習適用于電網(wǎng)工控系統(tǒng)流量的特征提取模式。在此基礎(chǔ)上，將特征學習后的流量與惡意攻擊流量輸入RF檢測模型，并逐步調(diào)優(yōu)模型參數(shù)，學習得到最優(yōu)檢測模型。根據(jù)電網(wǎng)流量特性，從經(jīng)典入侵檢測數(shù)據(jù)集KDD99中篩選岀相似數(shù)據(jù)集進行測試。實驗結(jié)果表明，該方法檢測率達到96.16%而誤報率僅為3.49%，與邏輯回歸模型、多分類支持向量機模型、DBN模型及K- means算法相比，能夠更準確地識別電網(wǎng)工控系統(tǒng)中的異常流量。
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