文章针对电力信息通信系统面临日益严峻的网络安全威胁,提出一种基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)的电力信息通信系统网络安全管理(AI-based Power Communication System Network Security Management,AIPCSNSM)方法。该方法...文章针对电力信息通信系统面临日益严峻的网络安全威胁,提出一种基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)的电力信息通信系统网络安全管理(AI-based Power Communication System Network Security Management,AIPCSNSM)方法。该方法综合运用深度学习、强化学习及自然语言处理等技术,实现对电力信息通信系统的异常检测、安全策略优化和分析报告自动生成。通过在某电力公司的实验,验证AI-PCSNSM方法在提升系统安全防护水平方面的有效性和优越性。展开更多
提出一种基于贝叶斯网络(BN)的火工系统安全评价方法,采用BN取代原有的故障树分析法(FTA)有两个方面的优势:一是在建模方面,突破了故障树分析的一些较强的假设,可以考虑多态变量以及变量之间的相关性,并能以比逻辑门更好的形式表达变量...提出一种基于贝叶斯网络(BN)的火工系统安全评价方法,采用BN取代原有的故障树分析法(FTA)有两个方面的优势:一是在建模方面,突破了故障树分析的一些较强的假设,可以考虑多态变量以及变量之间的相关性,并能以比逻辑门更好的形式表达变量间的不确定性关系;二是在分析方面,既能进行前向的预测推理,又能进行后向的诊断推理,并可以找出导致系统故障的组合模式,从而能够方便地找出系统的薄弱环节。采用基于MATLAB的Bayes Net Toolbox(BNT)软件包,大大简化了计算过程。通过一个工业雷管生产线的安全评价实例,说明该方法是对传统的基于故障树分析的安全评价方法的有益改进。展开更多
文摘文章针对电力信息通信系统面临日益严峻的网络安全威胁,提出一种基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)的电力信息通信系统网络安全管理(AI-based Power Communication System Network Security Management,AIPCSNSM)方法。该方法综合运用深度学习、强化学习及自然语言处理等技术,实现对电力信息通信系统的异常检测、安全策略优化和分析报告自动生成。通过在某电力公司的实验,验证AI-PCSNSM方法在提升系统安全防护水平方面的有效性和优越性。
文摘提出一种基于贝叶斯网络(BN)的火工系统安全评价方法,采用BN取代原有的故障树分析法(FTA)有两个方面的优势:一是在建模方面,突破了故障树分析的一些较强的假设,可以考虑多态变量以及变量之间的相关性,并能以比逻辑门更好的形式表达变量间的不确定性关系;二是在分析方面,既能进行前向的预测推理,又能进行后向的诊断推理,并可以找出导致系统故障的组合模式,从而能够方便地找出系统的薄弱环节。采用基于MATLAB的Bayes Net Toolbox(BNT)软件包,大大简化了计算过程。通过一个工业雷管生产线的安全评价实例,说明该方法是对传统的基于故障树分析的安全评价方法的有益改进。
