| 基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制 |
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| 引用本文： | 姜红红,张涛,赵新建,钱欣,赵天成,高莉莎.基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制[J].电信科学,2017,33(3). |
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| 作者姓名： | 姜红红 张涛 赵新建 钱欣 赵天成 高莉莎 |
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| 作者单位： | 1. 国网江苏省电力公司南京供电公司,江苏南京,210019;2. 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京,100876 |
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| 摘 要： | 随着智能电网建设的加强,电力信息网络及其承载的业务系统得到迅猛发展,网络业务流量的检测和预警具有重要的安全意义.针对目前电力信息网络缺乏处理流量异常问题的有效技术手段,提出了一种基于大数据的电力信息网络流量异常检测机制,并通过对改进的局部异常因子(M-LOF)和支持向量域数据描述(SVDD)两种常用异常检测算法的对比分析,总结出适合电力信息网络的流量异常检测方法.
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| 关 键 词： | 电力信息网络 流量异常检测 局部异常因子 支持向量域数据描述 |
A big data based flow anomaly detection mechanism of electric power information network |
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| JIANG Honghong,ZHANG Tao,ZHAO Xinjian,QIAN Xin,ZHAO Tiancheng,GAO Lisha.A big data based flow anomaly detection mechanism of electric power information network[J].Telecommunications Science,2017,33(3). |
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| Authors: | JIANG Honghong ZHANG Tao ZHAO Xinjian QIAN Xin ZHAO Tiancheng GAO Lisha |
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