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基于加权SVM的电力通信网络异常流量入侵检测方法
1
作者 孙祥刚 《通信电源技术》 2024年第10期91-93,共3页
当前检测方法一般为目标执行检测,检测覆盖范围容易受限,导致误报率增加,为此提出基于加权支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力通信网络异常流量入侵检测方法研究。先提取异常流量隐性特征,采用动态化的方式打破检测覆盖范围... 当前检测方法一般为目标执行检测,检测覆盖范围容易受限,导致误报率增加,为此提出基于加权支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的电力通信网络异常流量入侵检测方法研究。先提取异常流量隐性特征,采用动态化的方式打破检测覆盖范围受到的限制。设计动态异常流量检测机制,并以此为基础构建基于加权SVM的通信网络异常流量入侵检测模型,采用交叉跟踪识别的方式来完成入侵检测。测试结果表明,应用所提方法检测时,其误报率控制在15%以下,证明设计方法具有较强的稳定性与针对性,实际应用效果更佳。 展开更多
关键词 加权支持向量机(SVM) 电力通信 网络异常流量 入侵检测
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基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法
2
作者 邹毅 《消费电子》 2024年第2期64-66,共3页
常受网络异常流量形式多样化的影响,对其进行识别的难度也相对较大,为此,本文提出基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法。考虑电力通信网络自身结构配置下流量源IP地址统计特征的多维属性,构建电力通信网络流量特征属性矩阵... 常受网络异常流量形式多样化的影响,对其进行识别的难度也相对较大,为此,本文提出基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法。考虑电力通信网络自身结构配置下流量源IP地址统计特征的多维属性,构建电力通信网络流量特征属性矩阵,并根据不同源IP地址之间的相似性,以及不同电力通信网络流量之间的关联关系,构建了邻接矩阵。将二者作为训练参数,采用小批量随机采样方式,在Q值函数下达到损失收敛后,将同一时间窗下存在特征属性交叉,且包含于源IP地址的流量作为异常流量的识别结果。在测试结果中,设计方法对于不同类型网络异常流量识别的ACC均达到了0.90以上。 展开更多
关键词 改进迁移学习 电力通信网络 异常流量识别 源IP地址 特征属性矩阵 Q值函数 损失收敛
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基于人工智能的电力通信传输网络异常检测算法
3
作者 李义 《通信电源技术》 2025年第2期242-245,共4页
利用结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度学习模型,提出一种基于人工智能的异常检测算法。通过收集和预处理电力通信网络数据,提取关键特征,利用CNN捕捉数据的空... 利用结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的深度学习模型,提出一种基于人工智能的异常检测算法。通过收集和预处理电力通信网络数据,提取关键特征,利用CNN捕捉数据的空间特征,再通过LSTM分析其时序依赖性,以准确识别异常信号。实验分析表明,LSTM-CNN混合模型在多项指标上均优于传统方法,具有较低的误报率和漏报率,尤其在复杂异常场景下具有较强的适应性与健壮性。研究结果表明,设计算法可有效提高电力通信传输网络的异常检测效率,为智能化电力系统的运行安全提供有力支撑。 展开更多
关键词 人工智能 电力通信 传输网络异常检测 长短期记忆(LSTM)网络 卷积神经网络(CNN)
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电力通信中确定性网络流量调度机制的优化与延时性能评估
4
作者 蒲媛媛 解鹏 +2 位作者 罗凯 苏辉 李敢 《中国高新科技》 2025年第1期29-31,共3页
文章探讨电力通信中的可预测流量调度机制,以优化流量分配策略并提升网络延迟性能。通过剖析现有可预测网络的调度机制,文中引入一种结合时间同步算法与整形器优化的方法进行流量规划,并使用仿真实验验证其有效性。实验结果显示,新提出... 文章探讨电力通信中的可预测流量调度机制,以优化流量分配策略并提升网络延迟性能。通过剖析现有可预测网络的调度机制,文中引入一种结合时间同步算法与整形器优化的方法进行流量规划,并使用仿真实验验证其有效性。实验结果显示,新提出的策略显著降低了网络传输时延,提高了数据传输效率,满足新型能源系统对高度实时业务的需求。文章为电力通信网中的确定性流量管理提供理论依据和技术支持,为未来智能化、自动化能源系统的发展奠定基础。 展开更多
关键词 确定性网络 流量调度机制 延时性能 电力通信 优化策略
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基于并行深度卷积神经网络的移动通信网突发流量异常检测方法
5
作者 王璇 赵克勤 《长江信息通信》 2025年第2期43-45,共3页
针对当前移动通信网突发流量异常检测存在查全率和交并比较低的问题,无法达到预期的检测效果,提出基于并行深度卷积神经网络的移动通信网突发流量异常检测方法。采用网络爬虫技术爬取通信网突发流量数据,并对其聚合、标识预处理,通过对... 针对当前移动通信网突发流量异常检测存在查全率和交并比较低的问题,无法达到预期的检测效果,提出基于并行深度卷积神经网络的移动通信网突发流量异常检测方法。采用网络爬虫技术爬取通信网突发流量数据,并对其聚合、标识预处理,通过对数据主成分分析降低原始数据维度,采用并行深度卷积神经网络技术对突发流量数据异常特征提取和融合,识别检测到突发异常流量,实现基于并行深度卷积神经网络的移动通信网突发流量异常检测。经实验证明,设计方法查全率在95%以上,可以实现对移动通信网突发流量异常精准检测。 展开更多
关键词 并行深度卷积神经网络 移动通信网 突发 流量 异常检测
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基于改进LightGBM的电力通信数据流量异常检测方法
6
作者 李丹 张子杨 《通信电源技术》 2024年第20期152-154,共3页
针对电力通信网络攻击模式多变、检测泛化能力不足的问题,提出基于改进轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)的电力通信数据流量异常检测方法。结合最近邻规则(Edited Nearest Neighbor,ENN)算法、小波包分解技... 针对电力通信网络攻击模式多变、检测泛化能力不足的问题,提出基于改进轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)的电力通信数据流量异常检测方法。结合最近邻规则(Edited Nearest Neighbor,ENN)算法、小波包分解技术和信息熵分析方法,提取电力通信数据流量异常特征,引入直方图算法和带深度限制的Leaf-wise生长策略,通过改进LightGBM算法建立电力通信数据流量异常检测模型,在模型中找到最优超参数配置,提高电力通信数据流量异常检测的准确率和效率。实验结果表明,设计方法在准确识别不同网络攻击类型和增强检测泛化能力方面具有显著优势,能够更好地应对电力通信网络中复杂多变的网络威胁,为电力通信系统的安全稳定运行提供有力保障。 展开更多
关键词 改进轻量级梯度提升机(LightGBM) 电力通信 数据流量 异常检测 超参数优化
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基于模糊神经网络的电力通信信号异常检测研究
7
作者 张楠 李涛涛 《通信电源技术》 2024年第3期191-193,共3页
由于现有的异常检测方法检测准确率低,无法有效检测出异常信号,因此提出一种基于模糊神经网络的电力通信信号异常检测方法。将采集的样本数据输入网络,通过无监督的学习和训练获得稳定的网络参数,学习并提取重要的特征信息。对已知的数... 由于现有的异常检测方法检测准确率低,无法有效检测出异常信号,因此提出一种基于模糊神经网络的电力通信信号异常检测方法。将采集的样本数据输入网络,通过无监督的学习和训练获得稳定的网络参数,学习并提取重要的特征信息。对已知的数据特征指标进行编码,运用解调的方式提取异常信号特征,并将其输入模糊神经网络。结合粒子群算法对网络进行训练,获得全局最优值。通过快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)将训练数据变成信号幅度,并判断信号是否异常,从而完成信号异常检测。实验结果表明,利用所提方法的10个小组检测准确率均在99%以上,结果符合预期,异常检测效果良好。 展开更多
关键词 模糊神经网络 电力通信 信号异常检测
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基于区块链技术的电力通信网络异常数据检测系统
8
作者 纪洪亮 储金婷 《通信电源技术》 2024年第23期161-163,共3页
随着网络规模的扩大和复杂度的增加,传统的数据监测系统面临着多种挑战,包括监控效率低下、数据篡改风险等。区块链技术是一种分布式账本技术,其特点在于去中心化、不可篡改性以及数据透明性等,因此成为了解决数据监测系统现存问题的有... 随着网络规模的扩大和复杂度的增加,传统的数据监测系统面临着多种挑战,包括监控效率低下、数据篡改风险等。区块链技术是一种分布式账本技术,其特点在于去中心化、不可篡改性以及数据透明性等,因此成为了解决数据监测系统现存问题的有力工具。文章设计并展示了一个基于区块链的电力通信网络异常数据检测系统,详细阐述了系统的架构、关键技术以及数据处理流程,提出一个能够提高数据安全性、透明度以及监控效率的创新解决方案。 展开更多
关键词 区块链技术 电力通信网络 异常数据检测系统
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以信息熵为基础的通信网络异常流量检测方法 被引量：3
9
作者 姜宁 《延安大学学报（自然科学版）》 2024年第2期101-104,共4页
随着互联网技术的迅速发展,网络安全问题层出不穷,异常流量检测就变得尤为重要。异常流量检测可以及时发现网络问题,降低网络攻击危害。针对源到端(OD)流链路中的数据流,提出一种基于信息熵的分布式异常流量检测方法,减少了网络流量异... 随着互联网技术的迅速发展,网络安全问题层出不穷,异常流量检测就变得尤为重要。异常流量检测可以及时发现网络问题,降低网络攻击危害。针对源到端(OD)流链路中的数据流,提出一种基于信息熵的分布式异常流量检测方法,减少了网络流量异常的预处理时间和检测时间,提高了网络异常流量的检测效率。 展开更多
关键词 信息熵 通信网络 网络异常流量
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网络异常检测中的流量表示研究
10
作者 孙剑文 张斌 常禾雨 《通信学报》 北大核心 2025年第1期192-209,共18页
针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环... 针对网络异常检测中流量表示存在的信息丢失问题,从数据采集粒度入手分析不同流量表示的特征信息维度对异常检测性能的影响。首先,介绍了恶意异常检测中流量表示粒度间的协同与耦合关系,以及异常检测中的流量表示、特征学习和检测三环节间的耦合关系。然后,系统审视流量表示在网络异常检测中的发展轨迹,深入分析了流量表示形式、流量特征学习与流量表示在异常检测中的应用3个方面的国内外研究现状。最后,围绕流量表示在网络异常检测应用中协同耦合的发展趋势对未来研究进行展望。 展开更多
关键词 异常检测 网络流量 流量表示形式 特征类型 多模态流量表示
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基于深度学习的水利工控网络流量异常检测方法
11
作者 马剑波 左翔 +2 位作者 丛小飞 叶瑞禄 刘威风 《水利水电技术(中英文)》 北大核心 2025年第4期167-178,共12页
【目的】针对水利工控网络流量数据集不平衡、特征维数多和检测效率低等问题,提出一种结合改进条件生成对抗网络(ICGAN)、深度残差收缩网络(DRSN)、长短期记忆网络(LSTM)的流量异常检测方法。【方法】利用ICGAN构建了网络流量平衡数据集... 【目的】针对水利工控网络流量数据集不平衡、特征维数多和检测效率低等问题,提出一种结合改进条件生成对抗网络(ICGAN)、深度残差收缩网络(DRSN)、长短期记忆网络(LSTM)的流量异常检测方法。【方法】利用ICGAN构建了网络流量平衡数据集,利用DRSN-LSTM混合深度学习模型对网络异常流量数据进行检测,其中DRSN负责提取数据的空间特征,其残差连接可以解决网络退化与过拟合问题,压缩和激励网络可自动为每个特征图分配权重系数以提高检测效果,LSTM负责提取数据的时间特征。【结果】以秦淮河武定门闸站为应用场景对该方法进行测试,结果表明采用ICGAN优化后的数据集训练的各类检测模型,其流量分类精度高于原始数据集。DRSN-LSTM的网络流量异常检测的总体准确率达到了98.76%,其中正常数据分类的P、R和F1值,分别达到了99.22%、99.69%和99.46%,在评价指标上优于比较模型。【结论】融合ICGAN、DRSN和LSTM算法优势的水利工控网络流量异常检测方法,能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常工控网络流量的检测能力,保障水利工程安全稳定运行。 展开更多
关键词 水利工控 网络流量异常检测 深度学习 条件生成对抗网络 深度残差收缩网络 长短期记忆网络 评价指标
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基于深度学习的通信网络异常流量快速识别
12
作者 祝荣华 周玲军 《长江信息通信》 2024年第12期96-98,共3页
通信网络中的异常流量种类繁多,包括各种类型的攻击、恶意行为等,并且具有非常复杂、高层次的抽象特征,无法捕捉其中的局部异常行为,使得识别异常流量的效率较低。为此,引入卷积神经网络,提出基于深度学习的通信网络异常流量快速识别方... 通信网络中的异常流量种类繁多,包括各种类型的攻击、恶意行为等,并且具有非常复杂、高层次的抽象特征,无法捕捉其中的局部异常行为,使得识别异常流量的效率较低。为此,引入卷积神经网络,提出基于深度学习的通信网络异常流量快速识别方法。采用Wireshark工具,获取并融合网络流量数据,利用加权平均滤波方法,对其均衡化处理,选取深度学习中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为异常流量特征提取算法,在卷积层中,输入网络流量数据中的局部特征,实现对异常流量特征提取。计算异常流量特征的整体相似度,设定异常流量阈值,通过通信网络中流量的异常概率实现对异常流量快速识别。实验结果表明,所提算法应用下的召回率最高达0.96,在200byte数据量的情况下,识别延时仅为9.2ms,为快速识别和处理异常流量的应用场景提供有效的支持。 展开更多
关键词 卷积神经网络 通信网络 特征提取 异常流量识别
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基于不平衡数据的网络流量异常检测方法研究
13
作者 蔡登江 《电子设计工程》 2025年第1期46-50,共5页
为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主... 为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主成分分析方法实现特征提取后,输入到卷积神经网络中。通过卷积和池化过程进一步实现网络流量数据深度特征提取,依据Softmax分类层对网络流量特征进行分类,利用训练好的卷积神经网络预测模型实现不平衡数据的网络流量异常检测。通过实验验证,该方法展现出了良好的效率和稳定性。在迭代次数为40次时,实现最佳不平衡数据处理结果,能够对异常数据进行精准识别。 展开更多
关键词 不平衡数据 网络流量异常检测 优化SMOTE算法 核主成分分析 卷积神经网络 Softmax分类
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基于改进差分算法的网络异常攻击流量入侵识别方法
14
作者 赖振辉 甘汉波 《信息技术》 2025年第3期122-127,共6页
目前方法对异常攻击流量的入侵很难精准识别,文中提出基于改进差分算法的网络异常攻击流量入侵识别方法。根据网络流量数据属性与攻击特征对应关系,直观呈现网络动态变化。构建字符串长度识别模型、二级域名可信性过滤模型、IP离散性验... 目前方法对异常攻击流量的入侵很难精准识别,文中提出基于改进差分算法的网络异常攻击流量入侵识别方法。根据网络流量数据属性与攻击特征对应关系,直观呈现网络动态变化。构建字符串长度识别模型、二级域名可信性过滤模型、IP离散性验证模型以及异常入侵数据阻断模型,利用改进差分进化适应度函数对正常访问流量与异常攻击流量进行数据划分,由此实现入侵识别。经实验验证,所提识别算法各项评估指标均高于其他算法,准确率提高10%左右,具有较强的入侵识别能力。 展开更多
关键词 改进差分算法 网络攻击 持续性变量 异常入侵流量 入侵识别
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基于KNN算法的电子通信网络节点异常流量告警方法
15
作者 莫文中 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第10期21-23,共3页
现代电子通信网络产生的流量数据通常具有高维度和大数据量的特点,需要处理海量数据并从中提取有用的特征,这给异常流量检测带来了挑战。为此,提出基于K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法的电子通信网络节点异常流量告警方法。根据... 现代电子通信网络产生的流量数据通常具有高维度和大数据量的特点,需要处理海量数据并从中提取有用的特征,这给异常流量检测带来了挑战。为此,提出基于K最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)算法的电子通信网络节点异常流量告警方法。根据电子通信网络的结构和原理,提取电子通信网络流量特征。引入KNN算法,设定风险控制阈值,计算电子通信网络节点异常流量的投影值,比较投影值和分类阈值,判断了;流量是否存在异常,实现电子通信网络节点异常流量告警。实验结果表明:研究方法对电子通信网络节点异常流量的告警不仅具有实时性,且检测出的异常流量波动幅值也更准确,告警误差始终低于0.5%。 展开更多
关键词 KNN算法 电子通信网络 节点异常 流量告警
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面向软件定义网络的异常流量检测研究综述 被引量：6
16
作者 付钰 王坤 +1 位作者 段雪源 刘涛涛 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期208-226,共19页
针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常... 针对软件定义网络(SDN)较传统网络更易遭受网络攻击的现实,从技术原理和架构特点出发,对近年来面向软件定义网络的异常流量检测研究进展进行综述,分析了SDN可能遭受网络攻击的组织形式,讨论了当前SDN异常流量检测、异常流量溯源、异常流量缓解相关技术的特点、优势及不足;对当前研究中常用的数据集进行了对比分析,并梳理出一些通用的数据预处理方法;总结并展望了未来SDN环境下异常流量检测方法的研究方向。调研结果可以指导实际应用需求中适配方法的选取,提出待解决的问题和矛盾可为后续研究提供引导。 展开更多
关键词 软件定义网络 深度学习 异常流量检测 异常流量溯源 异常流量缓解
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基于决策树挖掘的移动通信网络异常流量识别
17
作者 张仁飞 曾成 《电信快报》 2024年第10期36-39,共4页
为提高移动通信网络运行的安全性与可靠性,准确识别异常流量模式,文章利用决策树挖掘,开展移动通信网络异常流量识别方法研究。首先,从移动通信网络中采集原始流量数据,提取流量特征;其次,对移动通信网络流量特征进行聚类处理,获取流量... 为提高移动通信网络运行的安全性与可靠性,准确识别异常流量模式,文章利用决策树挖掘,开展移动通信网络异常流量识别方法研究。首先,从移动通信网络中采集原始流量数据,提取流量特征;其次,对移动通信网络流量特征进行聚类处理,获取流量的分布和变化规律;最后,在此基础上构建决策树模型,基于特征分布和类别标签之间的关系,对网络异常流量进行分类和标识。实验结果表明,该方法应用后,一方面在移动通信网络流量特征聚类方面具有较高的精度,另一方面误检率与漏检率均保持在较低水平,显示出对多样且复杂的异常流量具有较强的识别能力。 展开更多
关键词 决策树挖掘 移动通信网络 安全 异常 流量 识别
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5G通信网络带宽流量异常自动预警方法
18
作者 王波 《长江信息通信》 2024年第7期31-33,共3页
为提升网络带宽流量异常的检出效果,提出5G通信网络带宽流量异常自动预警方法,通过对流量数据表征信息进行抽取与归一化处理,有效挖掘异常数据,提升检测准确性。该方法能自动检测流量异常并设计预警模式,实验证明其异常检出率高,具有显... 为提升网络带宽流量异常的检出效果,提出5G通信网络带宽流量异常自动预警方法,通过对流量数据表征信息进行抽取与归一化处理,有效挖掘异常数据,提升检测准确性。该方法能自动检测流量异常并设计预警模式,实验证明其异常检出率高,具有显著优势。 展开更多
关键词 5G通信网络 带宽流量异常 自动预警 深度学习
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基于改进马尔科夫链的无线通信网络异常流量检测研究
19
作者 谢明松 蓝天 +2 位作者 韦福飞 李晓明 农长春 《通信电源技术》 2024年第17期204-206,共3页
常规的无线通信网络异常流量检测中,特征提取一般为固定形式,检测效率较低,且最终得出的检测结果误检率较高。因此,提出基于改进马尔科夫链的无线通信网络异常流量检测研究。根据当前检测需求,首先进行通信网络数据的采集和预处理,其次... 常规的无线通信网络异常流量检测中,特征提取一般为固定形式,检测效率较低,且最终得出的检测结果误检率较高。因此,提出基于改进马尔科夫链的无线通信网络异常流量检测研究。根据当前检测需求,首先进行通信网络数据的采集和预处理,其次采用多阶提取方式提取网络异常流量特征,最后在此基础上构建改进马尔科夫链通信网络异常流量检测模型。测试结果表明,文章所设计方法的误检率较低,说明在改进马尔科夫链的辅助下,此无线通信网络异常流量检测方法更加灵活、多变,显著提升了检测效果。 展开更多
关键词 改进马尔科夫链 无线通信 网络异常流量检测 网络管控
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基于多标签分类算法的网络通信端口流量异常值快速捕获
20
作者 庞建成 樊蒙蒙 《长江信息通信》 2024年第5期162-164,共3页
由于网络通信端口流量状态具有实时更新的特征,导致异常值捕获的难度较大,为此,提出基于多标签分类算法的网络通信端口流量异常值快速捕获方法研究。通过对网络通信端口流量的统计特征(流量的大小、流量的方向、流量的协议类型)进行分... 由于网络通信端口流量状态具有实时更新的特征,导致异常值捕获的难度较大,为此,提出基于多标签分类算法的网络通信端口流量异常值快速捕获方法研究。通过对网络通信端口流量的统计特征(流量的大小、流量的方向、流量的协议类型)进行分析和计算,为每个网络通信端口生成一组具有代表性的标签,利用GCN学习一组相互依赖的网络通信端口流量数据标签分类器,设计对应的分类器的输入由节点以及标签相关矩阵构成,具体的节点表示形式为网络通信端口流量数据标签的特征向量,网络通信端口流量数据标签对的出现次数作为建立相关矩阵的执行基础,分类器输出使用网络通信端口流量数据标签共现矩阵对应的条件概率矩阵为空时,确定此时的网络通信端口流量数据为异常值。在测试结果中,对端口流量异常值捕获结果的ACC始终稳定在0.85以上,对端口流量异常值捕获结果的F1-score始终稳定在0.83以上,与对照组的测试结果相比,具有明显优势。 展开更多
关键词 多标签分类算法 网络通信端口流量异常值快速捕获 GCN学习 标签分类器
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