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基于人工智能的电力系统网络攻击检测研究综述
文献摘要：
随着电力系统中信息域与物理域的深度融合和新型电力系统建设的快速推进,网络攻击已对电力系统安全稳定运行构成巨大威胁,亟需发展电力系统网络攻击检测技术.人工智能技术在数据特征提取、复杂系统建模、非线性问题求解等方面的优势,使其成为了电力系统网络攻击检测的主流方法.论文首先概述了新型电力系统在结构复杂性、信息物理耦合、智能化程度3个方面的特征,并分析了新型电力系统在物理层、网络层和应用层可能遭受的网络安全威胁.然后从物理层终端设备、网络层流量、应用层报文和应用层业务系统4个方面对基于人工智能的网络攻击检测方法进行了详细综述.最后讨论了新型电力系统中攻击检测、攻击阻断、事后恢复3者之间的耦合关系和主动防御技术当前急需解决的问题,并对未来研究方向进行了展望.
文献关键词：
人工智能;新型电力系统;网络攻击;攻击检测;主动防御
中图分类号：
作者姓名：
张博;刘绚;于宗超;王文博;金倩倩;李炜键
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082;南京南瑞信息通信科技有限公司,南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]张博;刘绚;于宗超;王文博;金倩倩;李炜键-.基于人工智能的电力系统网络攻击检测研究综述)[J].高电压技术,2022(11):4413-4426
A类：
B类：
电力系统网络,网络攻击检测,中信,新型电力系统建设,快速推进,已对,电力系统安全,安全稳定运行,大威,数据特征,复杂系统建模,非线性问题,问题求解,主流方法,信息物理耦合,物理层,网络层,应用层,网络安全威胁,从物,终端设备,层流,层报,报文,文和,业务系统,耦合关系,主动防御技术,急需解决,未来研究方向
AB值：
0.282774
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