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申请/专利权人：国家电网有限公司信息通信分公司;中国科学院软件研究所
摘要：本发明公开一种基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法和系统，属于智能电网、网络安全、异常行为预警技术领域。该方法首先通过IP地址将用户的部门、职位、角色等属性信息与网络流量、操作日志等网络资源数据进行融合，其次利用深度学习技术实现用户社群特征和网络资源数据特征的自动学习与提取，之后利用经过粒子群优化的支持向量回归算法对网络安全异常行为检测，最后，在此基础上利用攻击图算法对攻击事件进行早期预警。本发明有效解决了单个用户行为模式的不确定性及特征提取需要依赖专家知识的问题。
主权项：1.一种基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：从电力信息系统中获取系统的操作日志数据、上报事件数据、异常检测数据、网络流量数据和用户属性信息；将获取到的数据进行清洗、融合、归一化处理，并将处理后的数据送至异常行为检测模型中；利用异常行为检测模型获取网络攻击异常行为检测结果，将检测结果中的异常信息作为攻击证据；根据异常行为检测模型得到的攻击证据生成网络攻击图，利用网络攻击图实现对攻击事件的提前预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司信息通信分公司 中国科学院软件研究所 基于社群分析的电力网络安全异常行为预警方法和系统
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