一种电力物理网安全态势感知方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电力物理网安全态势感知方法、装置、设备及介质。该方法包括：从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵；使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量；在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中；返回执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵的操作，直至根据态势感知向量定位到安全事故发生点，发出警报。本发明专利技术实施例的技术方案，可以通过深度学习模型，实现以部分节点的局部观测信息，对电力物联网的全局安全态势进行监控。安全态势进行监控。安全态势进行监控。

【技术实现步骤摘要】
一种电力物理网安全态势感知方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及信息安全
，尤其涉及一种电力物理网安全态势感知方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]电力物联网是电力技术与物联网以及大数据、人工智能、云计算等先进技术结合的产物，其将信息采集、数据处理、智能控制等信息技术深度融合到电力物理系统，以实现人与物的互联。电力物联网一端连接着电力能源，另一端连接着金融、交通等重要现实领域，既承担着保障电力能源用户信息和数据安全的重任，又维持着电网的安全稳定运行，对经济社会的正常运行影响巨大。
[0003]现有技术中，电力物联网作为互联网和工业深度结合的产物，其受到网络攻击所造成的数据有偏、缺失、爆炸等问题可直达电网的一线物理层，进而使社会经济和国家安全遭受重大损失。因此，亟需通过对物联网先进技术的运用，实现全面感知、精准预测和智能决策，建立应对电力物联网网络安全威胁的主动防御方法。
[0004]但是，电力物联网的时变非线性、随机不确定性和局部可观测性，使传统机器学习方法难以全面反映新形态下电力物联网系统的稳态和暂态特征，提高电网规划设计、运行维护和保护控制的难度。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种电力物理网安全态势感知方法、装置、设备及介质，以解决传统机器学习方法难以全面感知电力物联网的安全态势的问题，通过深度学习模型，实现以部分节点的局部观测信息，对电力物联网的全局安全态势进行监控。
[0006]根据本专利技术的一方面，提供了一种电力物理网安全态势感知方法，包括：
[0007]从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵；
[0008]使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量；
[0009]在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中；
[0010]返回执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵的操作，直至根据态势感知向量定位到安全事故发生点，发出警报。
[0011]可选的，所述获取所述当前观测主体的通信矩阵，包括：
[0012]通过中间人代理网络，采集所述当前观测主体在一个周期内的全部通信数据包；所述通信数据包中包括数据流以及通信主体向量，所述通信主体向量从发送源指向接收源端；
[0013]根据所述通信主体向量对所述通信数据包进行分类，得到分组数据包；
[0014]将各分组数据包转换为二进制，并按时间顺序对各分组数据包进行排序，组成有序的数据包集合；
[0015]将所述有序的数据包集合转换为行列确定的通信矩阵。
[0016]可选的，所述将所述有序的数据包集合转换为行列确定的通信矩阵，包括：
[0017]获取通信矩阵的行列数；所述行列数是根据指定数量的有序数据包集合的数据包数量分布以及数据包长度分布确定的；
[0018]根据所述通信矩阵的行列数，对所述当前观测主体的有序的数据包集合进行筛选切分处理，生成通信矩阵。
[0019]可选的，在使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量之前，还包括：
[0020]获取通信矩阵的行列数，并根据所述通信矩阵的行列数创建AlexNet模型；
[0021]获取预设数量的通信矩阵集合以及对应的异常权重标签集合，构造训练集与测试集；
[0022]使用所述训练集训练所述AlexNet模型，直到所述AlexNet模型在所述测试集中的损失函数达到第一阈值，得到态势感知模型。
[0023]可选的，所述AlexNet模型的损失函数包括：
[0024]其中，F为损失函数，TP为模型预测正确的数量，FP为错将其他类标签预测为本类标签的数量，FN为错将本类标签预测为其他类标签的数量。
[0025]可选的，所述在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中，包括：
[0026]根据所述态势感知向量，选择异常权重值大于第二阈值的备选标签；
[0027]计算从各备选标签对应的异常主体到当前观测主体的异常梯度；
[0028]选择异常梯度最大值对应的异常主体作为新的观测主体，并将所述新的观测主体加入所述观测队列中。
[0029]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电力物理网安全态势感知装置，包括：
[0030]信息获取模块，用于执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵；
[0031]向量映射模块，用于执行使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量；
[0032]队列更新模块，用于执行在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中；
[0033]循环执行模块，用于执行返回执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵的操作，直至根据态势感知向量定位到安全事故发生点，发出警报。
[0034]可选的，所述信息获取模块，包括：
[0035]采集单元，用于执行通过中间人代理网络，采集所述当前观测主体在一个周期内的全部通信数据包；所述通信数据包中包括数据流以及通信主体向量，所述通信主体向量从发送源指向接收源端；
[0036]分类单元，用于执行根据所述通信主体向量对所述通信数据包进行分类，得到分
组数据包；
[0037]排序单元，用于执行将各分组数据包转换为二进制，并按时间顺序对各分组数据包进行排序，组成有序的数据包集合；
[0038]转换单元，用于执行将所述有序的数据包集合转换为行列确定的通信矩阵。
[0039]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
[0040]至少一个处理器；以及
[0041]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0042]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的电力物理网安全态势感知方法。
[0043]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的电力物理网安全态势感知方法。
[0044]本专利技术实施例的技术方案，通过从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵；使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量；在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中；返回执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵的操作，直至根据态势感知向量定位到安全事故发生点，发出警报，解决了传统机器学习方法难以全面感知电力物联网的安全态势的问题，取到了通过深度学习模型，实现以部分节点的局部观测信息，对电力物联网的全局安全态势进行监控的有益效果。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电力物理网安全态势感知方法，其特征在于，包括：从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵；使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量；在所述态势感知向量的梯度上升方向上选择新的观测主体，并加入所述观测队列中；返回执行从观测队列中获取当前观测主体，获取所述当前观测主体的通信矩阵的操作，直至根据态势感知向量定位到安全事故发生点，发出警报。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前观测主体的通信矩阵，包括：通过中间人代理网络，采集所述当前观测主体在一个周期内的全部通信数据包；所述通信数据包中包括数据流以及通信主体向量，所述通信主体向量从发送源指向接收源端；根据所述通信主体向量对所述通信数据包进行分类，得到分组数据包；将各分组数据包转换为二进制，并按时间顺序对各分组数据包进行排序，组成有序的数据包集合；将所述有序的数据包集合转换为行列确定的通信矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述有序的数据包集合转换为行列确定的通信矩阵，包括：获取通信矩阵的行列数；所述行列数是根据指定数量的有序数据包集合的数据包数量分布以及数据包长度分布确定的；根据所述通信矩阵的行列数，对所述当前观测主体的有序的数据包集合进行筛选切分处理，生成通信矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用基于深度学习的态势感知模型，将所述通信矩阵映射为态势感知向量之前，还包括：获取通信矩阵的行列数，并根据所述通信矩阵的行列数创建AlexNet模型；获取预设数量的通信矩阵集合以及对应的异常权重标签集合，构造训练集与测试集；使用所述训练集训练所述AlexNet模型，直到所述AlexNet模型在所述测试集中的损失函数达到第一阈值，得到态势感知模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述AlexNet模型的损失函数包括：其中，F为损失函数，TP为模型预测正确的数量，FP为错将其他类标签预测为本类标签的数量，FN为错将本类标签预测为其他类标签的数量。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述态势感知向量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈智明，黄敬志，陈敏，何明东，唐亮亮，黄小强，王远雄，曹德发，罗威，傅格话，张驰俊，黄科，王永强，谢敏敏，李志华，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司梅州供电局，
类型：发明
国别省市：