[发明专利]一种基于GEP-CNN的电网恶意数据注入检测方法有效
| 申请号： | 202010143003.6 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111353153B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 邓松;袁新雅;陈福林;岳东;蔡清嫄;董霞;张建堂;祝展望 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/55 | 分类号： | G06F21/55;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04L9/40 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于GEP‑CNN的电网恶意数据注入检测方法，在数据量大、维度多、数据种类多的电力系统中，能够利用现有的大数据信息及时准确的检测出电网中是否存在恶意数据注入攻击，其主要包括三个部分：神经网络优化器、样本训练器、检测分类器。本发明将GEP算法加入CNN网络中，构建一个GEP‑CNN混合网络，利用GEP算法的全局搜索能力对CNN网络的初始权重进行优化，避免了卷积神经网络在学习训练过程中陷入局部最优，同时提高了神经网络学习训练的准确性。然后利用历史数据库中的历史数据进行学习训练，得到攻击数据特征库，最后对采集到的实时数据进行检测分类。以此实现电网中恶意数据的有效检测，保证电网的安全稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gep cnn 电网 恶意 数据 注入 检测 方法 | ||
【主权项】：
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