一种基于生成对抗网络模型的GOOSE协议报文异常检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于生成对抗网络模型的GOOSE协议报文异常检测方法，其模型训练方法包括以下步骤：S1、获取大量电力工控系统网络数据报文，对数据进行预处理包括去噪、数据清洗；S2、对GOOSE数据进行特征提取，包括协议字段值、源/目的地址、时间戳、状态号、序列号、AppID应用标识符、TAG标识值和数据长度，以建立合适的特征集；S3、将GOOSE协议数据特征集通过生成对抗网络模型进行训练。检测时根据训练判别结果不断调整模型参数与训练，分析检测出异常GOOSE协议报文。本发明专利技术能够对现有GOOSE协议网络攻击进行有效异常检测，为电力工控网络系统提供安全运行保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业控制系统，尤其是涉及一种基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法。

技术介绍

1、随着工业控制系统的不断发展和广泛应用，电力制造等关键基础设施的安全性变得越来越重要。现代工业控制网络越来越多地采用基于网络的通信协议来实现实时监控和控制，其中goose协议作为iec61850标准的一部分，广泛用于电力系统中的快速事件消息传输。然而，由于其高实时性和广泛部署，goose协议也成为网络攻击者的潜在目标。

2、因此针对goose协议的异常检测方法至关重要，提高goose协议的异常检测，确保电力系统的稳健性，防范潜在的威胁。

技术实现思路

1、本专利技术主要是解决现有技术所存在的缺乏对goose协议报文检测方法的技术问题，提供一种具有高准确度和可靠性的基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法。

2、本专利技术针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法，包括模型训练流程和检测流程，所述模型训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于生成对抗网络模型的GOOSE协议报文异常检测方法，其特征在于，包括模型训练流程和检测流程，所述模型训练流程具体为：

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络模型的GOOSE协议报文异常检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，生成器的损失函数为：

3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络模型的GOOSE协议报文异常检测方法，其特征在于，所述对损失函数加入特定协议特征的加权机制，具体为对于状态号和序列号字段的时序变化，给予更高的异常权重，如所有字段初始权重为1，对于状态号和序列号权重可设为3-5范围。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于...

【技术特征摘要】

1.一种基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法，其特征在于，包括模型训练流程和检测流程，所述模型训练流程具体为：

2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法，其特征在于，所述步骤s3中，生成器的损失函数为：

3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络模型的goose协议报文异常检测方法，其特征在于，所述对损失函数加入特定协议特征的加权机制，具体为对于状态号和序列号字段的时序变化，给予更高的异常权重，如所有字段初始权重...

【专利技术属性】
技术研发人员：马玮，黄晓飞，加依达尔·金格斯，李峰，舒斐，颜培培，刘威麟，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：