电力大数据安全分析和预警研究
Security Analysis and Early Warning Research of Power Big Data
DOI: 10.12677/SG.2018.81001, PDF,   
作者: 孟 威*, 王玉东:国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司,辽宁 沈阳;杨金梅:国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司,辽宁 朝阳;刘 斌, 林 茂:南京南瑞集团公司,江苏 南京
关键词: 大数据安全机器学习核密度估计马尔科夫逻辑网Big Data Security Machine Learning Kernel Density Estimation Markov Logic Network
摘要: 随着电网技术的发展,特别是电网与信息化深度融合,电力企业积累了越来越多的数据。这些数据蕴含着大量的价值信息,是电力企业的核心资产,同时也是不法分子攻击的目标。本文基于对电力大数据的安全分析和预警研究提出了电力大数据的安全预警架构以及核心算法。实验证明该框架和算法能够及时发现安全事件并发出警告,智能洞悉电力大数据安全态势。
Abstract: With the development of power grid technology, especially the deep integration of power grid and information technology, more and more data have been accumulated by electric power enterprises. These data are the core assets of the power enterprises, which contain a lot of value information, and are also the target of the unlawfully attacked. In this paper, a big data security early warning architecture and core algorithms are proposed based on the safety analysis and early warning research of power big data. The experiment results show that the proposed architecture and core algorithms achieve monitoring and warnings of security events, and judge the security situation intelligently.
文章引用:孟威, 王玉东, 杨金梅, 刘斌, 林茂. 电力大数据安全分析和预警研究[J]. 智能电网, 2018, 8(1): 1-7. https://doi.org/10.12677/SG.2018.81001

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