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题名分布式电力交易系统安全威胁与检测
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作者
李达
马军伟
郭庆雷
柏德胜
徐若然
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机构
清华大学电机工程与应用电子技术系
国网数字科技控股有限公司
国网山西省电力公司
国网区块链应用技术实验室
国网区块链科技(北京)有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第S01期112-117,共6页
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基金
国网山西省电力公司科技项目(52051C220004)。
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文摘
随着电力系统网络化改革的逐步深入,融合“互联网+用户深度参与”的电力市场交易多元化新模式受到广泛关注。作为典型的应用案例,基于区块链的分布式电力交易系统由于可为多方电力交易参与方提供可靠的电力消纳能力,显示出巨大的应用潜力。然而,当前对分布式电力交易系统自身的安全性讨论较少,导致节点间可能存在的恶意行为及其安全威胁难以被清晰地描述,相关安全检测方案难以实施,从而为系统运行的稳定性遗留了安全隐患。为此,分析分布式电力交易系统面临的安全威胁,并在此基础上设计了基于深度学习的安全威胁检测方案。首先,设计面向区块链节点的全量流量数据采汇方法,并清洗冗余数据;其次,设计了基于长短期记忆网络和自动编码器技术融合的特征数据训练方案,以实现对特征化节点安全状态数据的高效学习和异常检测。在国家电网示范性区块链平台上展开实验评估,实验结果表明,所提方案具备良好的检测能力和较低的性能开销,适用于提升分布式电力交易系统的安全性。
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关键词
区块链
分布式电力交易系统
安全威胁
安全检测
深度学习
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Keywords
blockchain
distributed power trading system
security threat
security detection
deep learning
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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