典型文献
基于云计算的电力系统入侵检测仿真与研究
文献摘要：
针对电力系统网络中海量、高维的入侵行为数据,在研究了分布式云计算、粗糙集、基因表达式编程等技术基础上,提出了一种基于混合基因表达式编程和云的分布式入侵检测方法.该方法利用粗糙集约简方法对噪声数据进行查找、剔除或校正,以减少噪声对属性约简的影响.进一步,利用云计算和混合基因表达式编程算法,提高对海量高维网络日志数据的及时、准确响应和处理.在仿真环节,对于KddCup 99、实测数据集、KddCup噪声数据集和NSL-KDD数据集,所提方法的检测准确率(DAR)为93.5％、91.9％、93.5％和89.9％,与基因表达式编程(GEP)、遗传算法(GA)和遗传规划(GP)相比,所提方法的DAR分别提高了1.28倍、1.27倍和1.45倍;虚警率(FAR)最大分别减少了9.74倍、32.99倍和17.06倍.仿真结果进一步验证了所提方法可以大大降低入侵数据集的复杂度,从而提高算法的全局搜索能力.
文献关键词：
电力系统网络;入侵检测;粗糙集;云计算;基因表达式编程
中图分类号：
作者姓名：
余少锋;钟建栩;朱磊;马一宁
作者机构：
南方电网调峰调频发电有限公司信息通信分公司,广东 广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]余少锋;钟建栩;朱磊;马一宁-.基于云计算的电力系统入侵检测仿真与研究)[J].自动化仪表,2022(07):12-16
A类：
KddCup
B类：
仿真与研究,电力系统网络,中海,高维,入侵行为,行为数据,粗糙集,基因表达式编程,技术基础,混合基,入侵检测方法,法利,噪声数据,属性约简,网络日志,日志数据,NSL,KDD,检测准确率,DAR,GEP,GA,遗传规划,GP,虚警率,FAR,大大降低,全局搜索,搜索能力
AB值：
0.340946
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