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智能变电站入侵检测数据降维方法的研究

作者:崔巨勇 于同伟 黄旭 张洪涛 曹云东 沈阳工业大学 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 北京科东电力控制系统有限责任公司
智能变电站   入侵检测   数据降维   自适应共振理论   主成分分析  

摘要:网络技术的快速发展使智能变电站信息一体化平台更为高效和便捷。大量的高级应用带来了更多的网络安全问题,入侵检测是解决这一问题的有效手段。针对目前智能变电站的信息隔离装置对Web入侵检测识别准确率不高的情况,提出了基于自适应共振理论与主成分分析的算法模型。入侵检测系统所使用的训练和测试数据集大都采用多维数据集,在数据预处理阶段往往需要对特征量进行降维处理。该模型可以一次性完成对入侵检测数据的降维和分类分析,并以KDD 99数据集作为训练和测试数据集进行仿真实验,实验结果表明了模型的有效性,可以改善隔离装置的入侵检测效率。

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