[发明专利]一种电力信息网络安全告警信息误报判定方法和系统有效
申请号: | 201810947602.6 | 申请日: | 2018-08-20 |
公开(公告)号: | CN108880915B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 马媛媛;张涛;陈春霖;刘莹;管小娟;张波;费稼轩;周诚;张明扬;周晟;傅慧斌;黄秀丽;陈璐;李尼格;郭骞;李千目 | 申请(专利权)人: | 全球能源互联网研究院有限公司;国家电网有限公司;国网福建省电力有限公司信息通信分公司 |
主分类号: | H04L41/06 | 分类号: | H04L41/06;H04L41/069;H04L41/147;H04L41/14;H04L41/142 |
代理公司: | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人: | 徐国文 |
地址: | 102209 北京*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电力 信息 网络安全 告警 判定 方法 系统 | ||
1.一种电力信息网络安全告警信息误报判定方法,其特征在于:
获取告警信息,所述告警信息包括:当前告警信息和所述当前告警信息之前的历史告警信息;
将所述历史告警信息输入预先建立的电力信息网络安全告警预判模型,得到预测告警信息;
当所述预测告警信息和所述当前告警信息不一致时,则判定电力信息网络安全告警信息存在误报;
所述电力信息网络安全告警预判模型的建立,包括:
根据电力信息网络,确定电力信息网络安全告警预判模型中状态空间数量和可能出现的观察值数量;
采集电力信息网络的历史告警信息,作为所述告警预判模型中的观察值序列;
基于所述状态空间数量、可能出现的观察值数量和观察值序列,采用隐马尔可夫模型进行训练和参数优化,建立电力信息网络安全告警预判模型;
基于所述状态空间数量、可能出现的观察值数量和观察值序列,采用隐马尔可夫模型进行训练和参数优化,建立电力信息网络安全告警预判模型,包括:
基于隐马尔科夫模型,采用起始概率分布矢量表示电力信息网络初始的状态概率分布,采用状态转移矩阵表示电力信息网络状态转移的概率,采用观察值概率矩阵表示根据电力信息网络的状态得到告警信息的概率,并随机初始所述起始概率分布矢量和观察值概率矩阵,根据所述起始概率分布矢量计算状态转移矩阵;
根据所述状态空间数量和可能出现的观察值数量,计算观察到所述观察值序列的概率;
采用鲍姆韦尔奇算法以所述观察值序列的概率达到最大为目标优化调整概率分布矢量、状态转移矩阵和观察值概率矩阵;
基于所述概率分布矢量、状态转移矩阵和观察值概率矩阵构建电力信息网络安全告警预判模型。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采集电力信息网络的历史告警信息,作为所述告警预判模型中的观察值序列,包括:
采集从初始时刻到当前前一时刻的电力信息网络的历史告警数据,建立观察值序列O={O1O2…OT},其中,O1,O2,…,OT为观察值,T表示当前前一时刻。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述将所述历史告警信息输入预先建立的电力信息网络安全告警预判模型,得到预测告警信息,包括:
设定预测观察值为OT+1,根据所述预测观察值OT+1,生成观察值序列OT+1={O1O2…OT+1};
根据预先建立的电力信息网络安全告警预判模型,结合多个不同的观察值序列OT+1,计算观察到各个观察值序列OT+1的概率;
取概率最大的观察值序列OT+1对应的观察值OT+1作为预测告警信息。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述状态空间数量和可能出现的观察值数量,计算观察到所述观察值序列的概率,包括:
根据所述状态空间数量和可能出现的观察值数量,基于隐马尔科夫模型,采用前向后向算法计算观察到所述观察值序列的概率。
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