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电力资源网络对攻击信息优化识别仿真研究

发布时间:2018-09-09 09:06
【摘要】:对电力网络攻击信息进行有效识别,可及时对网络入侵进行防御,保障网络安全。进行攻击信息识别时,应对网络中的安全漏洞进行定位,并组建网络并行攻击度量指标,根据指标对攻击信息进行识别,但是传统方法通过依赖历史攻击的主观经验,无法准确定位网络安全漏洞,不能获取准确的攻击度量指标,存在网络攻击信息识别误差大的问题。提出基于邻接矩阵的电力资源网络对攻击信息优化识别方法。依据风险邻接矩阵理论,组建脆弱性邻接矩阵,对电力资源网络系统脆弱性进行定量评估,并融合于攻击图并行生成理论对电力信息系统方法中的攻击行为进行分析,对电力资源网络中存在的安全漏洞进行定位,计算出攻击成功概率,依据概率给出电力资源网络并行攻击度量指标,完成电力资源网络攻击信息优化识别。仿真结果表明,改进方法进行电力资源网络对攻击信息识别精度较高,可有效地减小电力资源网络攻击风险,保障电力资源网络稳定运行。
[Abstract]:The effective identification of power network attack information can prevent the network intrusion in time and ensure the network security. When we identify the attack information, we should locate the security loophole in the network, set up the network parallel attack metric index, identify the attack information according to the index, but the traditional method depends on the subjective experience of the historical attack. It is impossible to locate the network security vulnerabilities accurately, and to obtain accurate attack metrics, which leads to the problem of large recognition error of network attack information. This paper presents an approach for optimal identification of attack information in power resource networks based on adjacency matrix. According to the theory of risk adjacency matrix, the vulnerability adjacency matrix is constructed, and the vulnerability of power resource network system is evaluated quantitatively, and the attack behavior in power information system method is analyzed based on the theory of parallel generation of attack graph. The security loophole in power resource network is located, and the probability of success is calculated. According to the probability, the parallel attack metric index is given, and the optimal identification of power resource network attack information is completed. The simulation results show that the improved method can effectively reduce the risk of power resource network attack and ensure the stable operation of power resource network.
【作者单位】: 全球能源互联网研究院管理科学与工程学院;
【基金】:国家电网公司科技项目(SGFJXTOOYJJS1600064)
【分类号】:TP393.08

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本文编号:2231933

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