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基于卷积神经网络的电力信息物理融合系统入侵检测方法研究
基于卷积神经网络的电力信息物理融合系统入侵检测方法研究
摘要：随着电力信息物理融合系统的快速发展，网络安全问题日益凸显。针对电力信息物理融合系统的入侵检测问题，本文提出了一种基于卷积神经网络的入侵检测方法。首先，分析了电力信息物理融合系统的特征和威胁模型，然后建立了相应的入侵检测数据集。接着，设计了卷积神经网络模型，并通过对数据集进行训练和优化，提高了检测准确率和鲁棒性。最后，通过实验验证了所提方法的有效性和可行性。
关键词：电力信息物理融合系统；入侵检测；卷积神经网络；威胁模型；检测准确率
1.引言
随着电力信息物理融合系统的广泛应用，其网络安全问题也日益严峻。针对电力信息物理融合系统的入侵检测问题，传统的方法往往无法满足需求。因此，开展相关研究具有重要意义。
2.相关工作
2.1电力信息物理融合系统
电力信息物理融合系统是将电力系统与信息系统紧密结合，实现对电力设备的监控和控制的一种新型系统。其具有复杂性和实时性的特点，也带来了安全性的挑战。
2.2入侵检测
入侵检测是指通过分析系统的网络流量和行为，识别并应对系统中的潜在攻击或异常行为。目前，入侵检测方法可以分为基于特征的方法和基于机器学习的方法。
3.方法设计
3.1威胁模型
根据电力信息物理融合系统的特点，设计了相应的威胁模型。威胁模型包括了可能存在的攻击类型和攻击方式，为后续实验提供了基准。
3.2数据集构建
对于入侵检测方法的研究，需要构建相应的数据集。本文通过模拟和收集实际电力信息物理融合系统的数据，构建了用于训练和测试的数据集。
3.3卷积神经网络模型设计
为了提高入侵检测的准确率和鲁棒性，本文采用了卷积神经网络模型。卷积神经网络能够有效地提取输入数据中的特征，从而实现对入侵行为的检测。
4.实验结果与分析
通过对采集的数据集进行训练和测试，得到了相应的实验结果。实验结果表明，所提出的基于卷积神经网络的入侵检测方法能够有效地识别和防御入侵行为，并具有较高的准确率和鲁棒性。
5.结论与展望
本文针对电力信息物理融合系统的入侵检测问题，提出了一种基于卷积神经网络的方法。实验证明了所提方法的有效性和可行性。未来的研究可以进一步探索更高效和准确的入侵检测方法，以应对更复杂的安全威胁。
参考文献：
[1]Wu,C.,Tong,X.,&Li,G.(2020).Intrusiondetectionforcyber-physicalpowersystems:Fromanetworktraffic-basedperspective.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,118,105785.
[2]Li,X.,Liu,Y.,&Tang,W.(2018).Adeeplearningapproachtointrusiondetectionofpowersystemsbasedonevolvablefeatureselectionandstakedauto-encoder.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,102,392-400.
[3]Mao,Y.,Zhou,J.,&Sun,C.(2020).Anintrusiondetectionmethodbasedonmanifoldlearninganddeepbeliefnetworkforpowercyber-physicalsystems.Energies,13(15),4054.
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