公开(公告)号：CN115314301A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210954905.7

申请日：2022-08-10

Applicant: 上海大学

Inventor： 费敏锐 ,  韩硕 ,  王海宽 ,  陈文坚 ,  仵大奎 ,  杜大军

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明涉及一种面向微电网工控网络的入侵检测方法及系统，方法包括：S1.获取微电网系统的电能数据和流量数据，分别提取所述电能数据的特征参数和所述流量数据的特征参数；S2.对所述电能数据的特征参数和所述流量数据的特征参数进行结合，得到初步特征；提取所述初步特征的关键特征要素，得到最优特征子集；S3.基于所述最优特征子集构建入侵检测模型，对所述入侵检测模型进行训练，并对训练后的入侵检测模型进行优化，输出检测结果。本发明通过获取、处理和分析微电网内部多个节点的通信流量信息与电能数据，提取关键特征参数，并运用机器学习方法进行入侵检测，保护微电网的正常运行。

公开(公告)号：CN115314301B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202210954905.7

申请日：2022-08-10

Applicant: 上海大学

Inventor： 费敏锐 ,  韩硕 ,  王海宽 ,  陈文坚 ,  仵大奎 ,  杜大军

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明涉及一种面向微电网工控网络的入侵检测方法及系统，方法包括：S1.获取微电网系统的电能数据和流量数据，分别提取所述电能数据的特征参数和所述流量数据的特征参数；S2.对所述电能数据的特征参数和所述流量数据的特征参数进行结合，得到初步特征；提取所述初步特征的关键特征要素，得到最优特征子集；S3.基于所述最优特征子集构建入侵检测模型，对所述入侵检测模型进行训练，并对训练后的入侵检测模型进行优化，输出检测结果。本发明通过获取、处理和分析微电网内部多个节点的通信流量信息与电能数据，提取关键特征参数，并运用机器学习方法进行入侵检测，保护微电网的正常运行。