[发明专利]一种新能源厂站涉网端实时交互过程异常检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910530935.3 | 申请日： | 2019-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN110324323A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘昀;章锐;费稼轩;王东升;石聪聪;彭柏;张小建;黄秀丽;张实君;陈伟;李坚;范杰;张涛 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06F21/55;G06K9/62 |
| 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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一种新能源厂站涉网端实时交互过程异常检测方法及系统，基于预先设定的特征向量，对新能源厂站涉网端应用层的报文数据包进行解析，得到报文包对应的各特征向量数据；基于特征向量数据，通过K‑NN算法与各类异常报文的样本数据并行比对，得到报文数据包的类别。本方案基于预先设定的特征向量，有目的性的获取报文数据包中的特征向量数据用于共计类别分析，提高了分析效率；通过将报文数据的特征字段与异常数据的样本数据进行比对并通过K‑NN匹配算法对报文数据的类别进行比对判断，判别方法简单易于实现，无需估计参数，无需训练，且适合稀有事件、多分类问题，有效实现对新能源厂站的多分类特征的匹配，有效提升新能源厂站系统安全防护水平。 | ||
| 搜索关键词： | 厂站 新能源 特征向量数据 报文数据包 报文数据 实时交互 特征向量 样本数据 异常检测 比对 多分类问题 比对判断 防护水平 分类特征 分析效率 估计参数 类别分析 匹配算法 特征字段 系统安全 异常报文 异常数据 有效实现 报文包 应用层 算法 解析 匹配 并行 | ||
【主权项】：
1.一种新能源厂站涉网端实时交互过程异常检测方法，其特征在于，包括：基于预先设定的特征向量，对新能源厂站涉网端的报文数据包进行解析，得到所述报文数据包对应的各特征向量数据；基于所述特征向量数据，通过K‑NN算法与各类异常报文的样本数据并行比对，得到所述报文数据包的类别；所述类别包括：正常报文类型和异常报文类型；其中所述异常报文类型包括：网络攻击、畸形报文和违规业务指令；所述特征向量由所述异常报文类型设定。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于全球能源互联网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司，未经全球能源互联网研究院有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910530935.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
