一种电力光纤专网与5G公网智能切换系统

    公开(公告)号:CN113517940A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110446022.0

    申请日:2021-04-25

    Abstract: 本发明提供一种电力光纤专网与5G公网智能切换系统,包括控制终端,所述控制终端通过网络切换模块分别与有线光纤专网和无线5G公网相连接,所述网络切换模块通过5G CPE与无线5G公网建立连接,所述网络切换模块通过调度数据网纵向互联交换机与有线光纤专网建立连接,所述网络监测模块用于:当有线光纤专网的链路处于连通状态时,控制网络切换模块不切换到无线5G公网链路;当有线光纤专网的链路发生断开状况时,控制网络切换模块切换到无线5G公网链路;当无线5G公网链路和有线光纤专网的链路皆连通时,控制网络切换模块断开无线5G公网链路,切换到有线光纤专网的链路。该系统可以在有线网络发生故障时切换到无线5G公网,为电网提供稳定的网络服务。

    一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法

    公开(公告)号:CN112651435A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011528373.8

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法,包括:将网段分类;针对网段类别设定对应的时间窗口和信息熵差值阈值;采集流量探针上的元数据,根据五元组将元数据聚合为网段通信流;根据信息熵差值与信息熵差值阈值的大小关系初步标记网段通信流是否异常,然后人工纠正,最后进行特征提取;对特征进行特征编码后,根据特征间的线性相关性并根据特征与分类标签之间的非线性相关性保留最终特征;对特征选择后的数据进行欠采样处理;对欠采样后的数据进行标准化处理;将标准化处理后的数据在梯度提升树模型上进行模型训练后确定各网段通信流是否异常。本发明有效提升了异常流量检测的准确率并节省了检测的时间。

    一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法

    公开(公告)号:CN112651435B

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202011528373.8

    申请日:2020-12-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于自学习的电力网络探针流量异常的检测方法,包括:将网段分类;针对网段类别设定对应的时间窗口和信息熵差值阈值;采集流量探针上的元数据,根据五元组将元数据聚合为网段通信流;根据信息熵差值与信息熵差值阈值的大小关系初步标记网段通信流是否异常,然后人工纠正,最后进行特征提取;对特征进行特征编码后,根据特征间的线性相关性并根据特征与分类标签之间的非线性相关性保留最终特征;对特征选择后的数据进行欠采样处理;对欠采样后的数据进行标准化处理;将标准化处理后的数据在梯度提升树模型上进行模型训练后确定各网段通信流是否异常。本发明有效提升了异常流量检测的准确率并节省了检测的时间。

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