基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测

王文博; 刘绚; 林海; 杜鹏程; 姜金良

doi:10.7500/AEPS20220817001

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基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测
- Deep Learning Based Anomaly Detection for Application-layer Message of Power Industrial Control Communication Traffic
- 电力系统自动化 2023年47卷第11期页码：69-76
- 作者机构：
  
  1.湖南大学电气与信息工程学院,湖南省长沙市 410082
  2.国网湖南省电力有限公司,湖南省长沙市 410004
  3.北京智芯微电子科技有限公司,北京市 100192
  4.江苏云涌电子科技股份有限公司,江苏省泰州市 225314
- 作者简介：
  
  王文博(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：电力工控网络安全、异常流量检测。E-mail：wwb1998@hnu.edu.cn
  刘绚(1985—)，男，通信作者，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网信息物理安全、电力系统分析与控制。E-mail：xliu@hnu.edu.cn
  林海（1974—），男，高级工程师，主要研究方向：电网信息安全、电网态势感知。E-mail：linh@hn.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51777062)
- DOI：10.7500/AEPS20220817001
  中图分类号：
- 收稿：2022-08-17，
  
  修回：2022-12-06，
  
  网络出版：2023-04-20，
  
  纸质出版：2023-06-10
- 稿件说明：
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王文博,刘绚,林海等.基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测[J].电力系统自动化,2023,47(11):69-76.

WANG Wenbo,LIU Xuan,LIN Hai,et al.Deep Learning Based Anomaly Detection for Application-layer Message of Power Industrial Control Communication Traffic[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(11):69-76.
王文博,刘绚,林海等.基于深度学习的电力工控流量应用层报文异常检测[J].电力系统自动化,2023,47(11):69-76. DOI： 10.7500/AEPS20220817001.

WANG Wenbo,LIU Xuan,LIN Hai,et al.Deep Learning Based Anomaly Detection for Application-layer Message of Power Industrial Control Communication Traffic[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(11):69-76. DOI： 10.7500/AEPS20220817001.

摘要

准确可靠的电力工控流量异常检测方法是识别网络攻击和实现主动防御的关键手段，对于保证电网的安全稳定运行具有重要意义。文中针对现有电力工控流量异常检测方法存在的检测深度不足、攻击分类少、未知异常识别能力弱等问题，提出了一种基于飞蛾扑火优化(MFO)算法和一维卷积神经网络(1D-CNN)的电力工控流量应用层报文异常检测方法。首先，在深度协议解析的基础上对流量数据的应用层报文进行多维度特征提取；其次，利用随机森林算法计算特征重要度，剔除冗余特征；然后，训练所搭建的1D-CNN报文异常检测模型，并结合MFO算法进行超参数调优，提升模型性能；最后，利用Softmax分类器输出报文的异常检测结果。仿真结果验证了所提方法的有效性。

Abstract

An accurate and reliable anomaly detection method for power industrial control communication traffic is a key means to identify network attacks and achieve active defense

which is of great significance to ensure the safe and stable operation of power grids. This paper proposes a method for detecting application-layer message anomalies in power industrial control communication traffic based on the moth-flame optimization (MFO) algorithm and one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) to address the problems of insufficient detection depth

few attack classifications

and weak recognition of unknown anomalies in existing anomaly detection methods for power industrial control communication traffic. First

the depth protocol parsing is used to extract multi-dimensional features of application-layer message of traffic data. Secondly

redundant features are eliminated by calculating the feature importance through the random forest algorithm. Then

the built 1D-CNN anomaly detection model is trained and combined with the MFO algorithm to optimize the hyperparameters for improving the model performance. Finally

the Softmax classifier is employed to output the anomaly detection results of the message. The simulation results verify the effectiveness of the proposed method

关键词

Keywords

references

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