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公开(公告)号：CN103077325A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310036393.7
申请日：2013-01-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应分区状态估计的智能电网不良数据检测方法：根据已有的智能电网物理结构参数生成相应的图模型；利用聚类算法将图模型分为若干子图，每个子图均对应于智能电网中的一个子系统；对于每个子系统进行不良数据检测，并根据检测结果更新图模型，执行新的分区与检测，以此将不良数据定位于较小的区间内。本发明可用于检测针对智能电网设计的不良数据注入攻击，利用分区技术，提高了不良数据检测精度，并降低了检测的时间复杂度；同时，通过多次分区的策略，在有效时间内将不良数据定位于较小的范围内。
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公开(公告)号：CN103077325B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310036393.7
申请日：2013-01-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应分区状态估计的智能电网不良数据检测方法：根据已有的智能电网物理结构参数生成相应的图模型；利用聚类算法将图模型分为若干子图，每个子图均对应于智能电网中的一个子系统；对于每个子系统进行不良数据检测，并根据检测结果更新图模型，执行新的分区与检测，以此将不良数据定位于较小的区间内。本发明可用于检测针对智能电网设计的不良数据注入攻击，利用分区技术，提高了不良数据检测精度，并降低了检测的时间复杂度；同时，通过多次分区的策略，在有效时间内将不良数据定位于较小的范围内。
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公开(公告)号：CN103634296B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310549061.9
申请日：2013-11-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于物理系统和信息网络异常数据融合的智能电网攻击检测方法，包括：1)在物理层，基于智能电网中的电力监测数据计算出各个节点电力数据的异常度；2)在信息层，利用入侵检测系统监控通信流量，生成针对异常通信流量的报警事件，以此计算出系统各个节点网络通信的异常度；3）基于节点的编号-网络地址（ID-IP）映射表，将各节点电力数据和网络通信的异常度进行关联，判定各节点是否受到攻击。该方法针对智能电网物理层和信息层紧密联系的特性，将传统的电网异常数据检测方法和信息系统中的攻击检测方法进行有效的结合，能显著提高智能电网中攻击检测的检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103634296A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310549061.9
申请日：2013-11-07
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提出了一种基于物理系统和信息网络异常数据融合的智能电网攻击检测方法，包括：1)在物理层，基于智能电网中的电力监测数据计算出各个节点电力数据的异常度；2)在信息层，利用入侵检测系统监控通信流量，生成针对异常通信流量的报警事件，以此计算出系统各个节点网络通信的异常度；3）基于节点的编号-网络地址（ID-IP）映射表，将各节点电力数据和网络通信的异常度进行关联，判定各节点是否受到攻击。该方法针对智能电网物理层和信息层紧密联系的特性，将传统的电网异常数据检测方法和信息系统中的攻击检测方法进行有效的结合，能显著提高智能电网中攻击检测的检测精度。
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公开(公告)号：CN103377454B
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201310291896.9
申请日：2013-07-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦相似度的异常报税数据检测方法：基于同行业/地区的纳税人报税数据，计算纳税人报税数据的统计指标以及同行业/地区纳税人报税数据的统计特征；通过计算不同纳税人与同行业/地区报税数据的统计特征间的余弦相似度，检测异常数据和识别可疑纳税人。本方法可以有效提高异常报税数据的检测精度，降低计算复杂度，并实现对可疑纳税人的识别。
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