一种基于隐马尔可夫模型的电力系统异常行为分析方法

    公开(公告)号:CN114218998A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111286050.7

    申请日:2021-11-02

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的电力系统异常行为分析方法,该方法使用隐马尔可夫判别模型对电力内网系统中的主机的操作命令序列进行分析,识别其中可能存在的异常行为序列,将其判定为疑似异常行为,并获取执行该操作的用户。疑似异常行为与其相应的用户等信息将以告警的形式被传达至态势感知平台管理员,由平台管理员对告警内容进行核对与判定,对于被确定为异常行为的告警将由平台管理员进行后续的应对与处置操作,对于被认定为误判的告警将由管理员根据判定结果对模型的参数进行修正,修改之后的模型将会被应用于下一轮的行为判定。测试表明,该方法可以协助态势感知平台管理员对电力系统内网主机的操作行为进行管理与监控。

    基于性能与业务通道的电力通信网深度巡检方法及系统

    公开(公告)号:CN111030753A

    公开(公告)日:2020-04-17

    申请号:CN201911343815.9

    申请日:2019-12-23

    IPC分类号: H04B10/079 G07C1/20

    摘要: 本发明公开了一种基于性能与业务通道的电力通信网深度巡检方法及系统,方法包括:获取关键性能指标,获取业务通道数据;基于关键性能指标分析模型对关键性能指标进行分析,得到性能值;基于业务通道重要性评估模块对业务通道数据进行分析,得到业务重要度权重;基于性能值和业务重要度权重对网络节点薄弱性进行分析,得到网络节点薄弱性分析结果,其中,所述分析结果包括:网络薄弱节点;基于网络薄弱节点的等级,确定巡检优先级。本发明能够基于电力通信系统的性能数据,综合考虑业务通道路径、业务通道重要性因素,通过挖掘数据关联关系对电力通信网进行深度巡检。