[发明专利]一种电力信息网络流量异常检测方法

摘要

本发明涉一种电力信息网络流量异常检测方法，属于电力系统技术领域。该方法包括：数据采集，标准化处理，异常检测，异常输出等步骤。本本发明提供的电力信息网络流量异常检测方法，在LOF算法的k距离和k近邻的基础上，提出了m距离和m近邻的概念，并基于m距离和m近邻对异常点进行检测，降低传统的LOF算法的k取值敏感性，更加关注数据的局部性，提高了检测精确度；能够对电力信息网络流量实时监控，及时发现网络异常。

主权项

1.一种电力信息网络流量异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在电力信息网中，通过部署在网络节点上的流量采集设备采集样本数据，采集到的样本数据包括数据包包头各个字段的信息；S2、使用离差标准化方法对采集到的样本数据进行标准化，使数据都转换为[0，1]区间上的值；S3、将上步骤所得到数据的集合定义为p_j；定义p_j中的对象p与距离它第k近的邻居的距离为d_k(p)，则至少有k个对象o_i，满足d(o_i,p)≤d(o_k,p)，最多有k‑1个对象o_j，满足：d(o_j,p)＜d(o_k,p)；对象p的k近邻定义为表示由所有与对象p之间距离小于d_k(p)的对象组成的集合，将对象p到k近邻的距离求平均，得到p的m距离；计算公式为：S4、得到m距离后，定义对象p的m近邻：表示所有与对象p之间距离小于m距离的对象组成的集合；定义对象p相对于对象o的可达距离reach_dist_m(o,p)，表示对象p的m距离和对象p与o之间距离的最大值；计算该值，其公式为：reach_dist_m(p,o)＝max{m_d_k(o),d(o,p)}；S5、计算对象p的局部密度(对象p的m近邻集合个数除以集合内对象到p的可达距离和)，公式为：S6、计算对象p的局部异常因子(局部异常因子定义为局部密度的倒数)，公式为：S7、递归S1至S6，直到p_j中所有对象均计算完成；将所得的结果与设定阈值进行比较，大于阈值的则为异常点；将异常点输出；所述步骤S3中的ε是常量。