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题名基于模糊聚类的多类簇归属电力实体行为异常检测算法
被引量：5
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作者
郭禹伶
左晓军
崔景洋
王颖
张光华
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机构
国网河北省电力有限公司电力科学研究院
河北科技大学信息科学与工程学院
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出处
《河北科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第5期528-537,共10页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB0804701)
国家自然科学基金(62072239)
河北省科技计划项目(20377725D)。
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文摘
针对数字化主动电网中电力实体行为复杂化、攻击手段隐蔽化等问题,提出了一种基于模糊聚类的多类别归属异常检测算法。首先,对电力实体行为相似性的度量方式进行优化,并基于优化后的度量方法构建模糊聚类算法,通过多次迭代得到实体行为对应各类别的隶属度矩阵;其次,根据类别软划分隶属度矩阵,分别计算实体在各个类别内的近邻距离、近邻密度与近邻相对异常因子等参数;最后,分析实体在各类簇内的相对异常情况,判断该电力实体行为是否属于异常行为。结果表明,与LOF,K-Means和Random Forest算法相比,新方法具有更高的异常行为检出数量和更优的异常检测评价指标,解决了传统异常检测算法样本评价角度单一的问题,进一步提高了数字化主动电网抵御未知威胁的能力。
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关键词
数据安全与计算机安全
用户与实体行为分析
数字化主动电网
模糊聚类
异常检测
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Keywords
data security and computer security
user and entity behavior analysis
digital active power grid
fuzzy clustering
anomaly detection
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分类号
TP393.0
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TM769
[电气工程—电力系统及自动化]
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