【摘 要】
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随着需求响应(demand response,DR)业务及“源-网-荷-储”互动调控的发展,越来越多需求响应终端接入电力网络,需要针对需求响应终端受到分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击行为进行预测与防御技术研究.针对当前电力系统网络攻击研究,重点考虑攻击流量自相似特征,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与长短期记忆(long short-term memory,LST
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,北京市102206;中国电力科学研究院有限公司,北京市100192
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随着需求响应(demand response,DR)业务及“源-网-荷-储”互动调控的发展,越来越多需求响应终端接入电力网络,需要针对需求响应终端受到分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击行为进行预测与防御技术研究.针对当前电力系统网络攻击研究,重点考虑攻击流量自相似特征,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络相结合的双重检测方法.首先通过集合经验模态分解攻击流量提取模态特征;其次基于改进的LSTM神经网络进行攻击检测;最后进行仿真实验及对比分析,EEMD-LSTM神经网络的检测方法与传统LSTM检测方法相比具有更好的动态性能,有效提高了 DDoS攻击检测精度.
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