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基于卷积神经网络的电力通信网络攻击源定位方法
文献摘要：
为了提高电力通信网络攻击源定位准确性和方法收敛速度,本文提出基于卷积神经网络的电力通信网络攻击源定位方法.方法采用一阶空间回归模型分析电力通信网络目标设备的空间结构特征,采用振动波模型确定攻击源大尺度时空变化趋势,采用一阶自回归模型确定小尺度时空变化趋势,并以此为基础,利用Stirling插值公式导出电力通信网络攻击源模型状态方程,对电力通信网络攻击源聚合处理.采用双人攻防博弈模型计算网络攻击和网络防御策略效用,判断攻击和防御效用大小,评估电力通信网络安全性;确定电力通信网络熵变率阈值,计算网络熵变率、相对熵值和网络数据包基线概率分布,设计电力通信网络攻击检测步骤,检测网络攻击;根据卷积神经网络结构,选择网络激活函数,通过网络正向和反向传播,划分网络数据类别,确定电力通信网络拓扑结构,选择网络攻击者和被攻击节点,定位攻击源定位.实验结果表明:方法可有效提升攻击源的定位精度.
文献关键词：
卷积神经网络;电力通信;通信网络;网络攻击;源定位;定位方法
中图分类号：
作者姓名：
严彬元;王皓然;周泽元
作者机构：
贵州电网有限责任公司信息中心,贵州贵阳,550002
文献出处：
引用格式：
[1]严彬元;王皓然;周泽元-.基于卷积神经网络的电力通信网络攻击源定位方法)[J].电力大数据,2022(03):26-33
A类：
B类：
电力通信网络,攻击源,源定位,定位方法,定位准确性,收敛速度,空间回归模型,空间结构特征,振动波,波模,模型确定,大尺度,时空变化,自回归模型,小尺度,Stirling,插值公式,状态方程,双人,攻防博弈模型,计算网络,网络防御,防御策略,通信网络安全,熵变,变率,相对熵,网络数据包,概率分布,网络攻击检测,测网,神经网络结构,选择网络,激活函数,反向传播,分网,数据类别,网络拓扑结构,网络攻击者,击节,定位精度
AB值：
0.245121
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