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基于HTTP流量的变电站恶意设备检测
文献摘要：
随着工业4.0时代的日益推进,智能电网成为目前的热点话题,各种物联网设备的嵌入以及边缘节点的部署是变电站二次系统云边协同的重要基础.该文通过对电网系统中联网设备网络行为所产生的HTTP流量进行研究,分析网络流量属性与恶意行为的相关关系,挖掘出数据特征,进而使用不同的机器学习算法来检测恶意行为,并对其进行追踪定位.实验结果表明,提出的检测方法能够有效识别恶意联网设备,降低电网系统的安全风险系数,从而保证系统安全.
文献关键词：
智能电网;云边协同;HTTP流量;恶意设备识别
中图分类号：
作者姓名：
陶冠男;刘华
作者机构：
广东电网有限责任公司广州供电局项目管理中心,广州510000
文献出处：
引用格式：
[1]陶冠男;刘华-.基于HTTP流量的变电站恶意设备检测)[J].自动化与仪表,2022(01):76-80
A类：
恶意设备识别
B类：
HTTP,设备检测,智能电网,热点话题,物联网设备,边缘节点,变电站二次系统,云边协同,电网系统,中联,网络行为,网络流量,挖掘出,数据特征,机器学习算法,风险系数,保证系统,系统安全
AB值：
0.328348
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