[发明专利]一种基于时间序列的智能电网通信异常检测方法

说明书

本发明涉及智能电网技术领域，具体涉及一种基于时间序列的智能电网通信异常检测方法，包括：针对任一正常通信的网络流，基于离散傅立叶变换的周期抽取方法，并通过周期重叠映射，确定周期中每个元素的序列位置，从而确定正常网络流中每个元素的周期性时序关系；获取待检测的网络流中每个元素的周期性时序关系，并将其与正常网络流中每个元素的周期性时序关系进行对比，从而实现对网络通信进行异常检测，对于监控、检测具有强周期性的智能电网控制流程具有十分重要的意义。

技术领域

本发明涉及智能电网技术领域，具体涉及一种基于时间序列的智能电网通信异常检测方法。

背景技术

过去数十年，智能电网的出现与发展，使得电力系统在发电、输电、配电等各阶段的效率得到巨大提升，但与此同时在由传统相对封闭转向信息化、网络化的过程中，原有物理隔离被打破，潜在风险点增多，电网面临越来越多的网络安全威胁，也一定威胁到国家安全。全球范围内，针对智能电网的攻击数量逐年增多，手段不断增强，后果不断升级，对社会经济造成巨额损失，其中包括2015年“乌克兰电网”事件，其遭遇黑客攻击，造成电网中7个110KV和23个35KV的变电站被中断长达3小时；2018年美国首次公开疑似来自俄罗斯的NotPetya勒索软件攻击，其能够对电网进行渗透，并有足够能力截获实际的控制面板，操纵电力系统的操作。逐年增多的电网攻击事件暴露出当前智能电网的众多安全漏洞与隐患，如网络通信缺乏身份识别与双向安全验证机制，缺乏异常监测与主动防御装置等。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出一种基于时间序列的智能电网通信异常检测方法。

一种基于时间序列的智能电网通信异常检测方法，包括：

针对任一正常通信的网络流，基于离散傅立叶变换的周期抽取方法，并通过周期重叠映射，确定周期中每个元素的序列位置，从而确定正常网络流中每个元素的周期性时序关系；

获取待检测的网络流中每个元素的周期性时序关系，并将其与正常网络流中每个元素的周期性时序关系进行对比，从而实现对网络通信进行异常检测。

优选的，所述离散傅立叶变换的周期抽取方法包括：

在跨度为ΔT的时间内进行采样，对于一条网络流，其包含的元素构成一个元素集S，最小报文时间间隔为Δt_min；

对元素集S中每个元素x构造一个长度为f×T的采样信号数组Signal_Array，数组中每个元素表示在时间间隔内是否有元素出现，若有则置为1，否则置为0，其中，f表示采样频率，T表示采样时间；

对元素集S中每个元素x做离散傅立叶变换，将时域信号变换为频率信号；

通过寻找频谱能量中的局部极大值来获取频率集S_fre，当频率集S_fre确定后，对S_fre中每个元素取倒数，求得元素候选周期集S_symDomain。

优选的，所述离散傅立叶变换的周期抽取方法还包括：

剔除在离散傅立叶变换过程中产生的谐波；

取频谱能量最大处的频率作为候选频率。

优选的，所述确定周期中每个元素的序列位置包括：

在确定元素集S中每个元素的元素候选周期集S_symDomain后，通过临近周期合并，获得整个元素集S的元素集候选周期集S_canDomain，及元素集候选周期集S_canDomain中每个周期d所包含的元素集S_d；