基于深度Q网络的电力工控网络异常检测系统

电力是指以电能作为动力的能源,完整的电力系统包括发电、输电、变电、配电和用电等环节。电力是关系国计民生的基础产业,电力供应和安全事关国家安全战略,事关经济社会发展全局。工业自动化和控制系统（简称“工控”）作为电力的感官和中枢神经系统,确保其网络安全,使其始终处于稳定可靠运行状态,对于保障电力安全运营至关重要。由于大部分网络都是高度互联的,因此都易受到网络攻击的威胁。虽然基于网络的入侵检测系统可以将入侵警告和安全响应进行很好的结合,但是随着技术的不断发展,攻击变得越来越普遍且难以检测,其中逃逸技术就是这类技术的一个代表,它可以通过伪装修改网络数据流以此来逃避入侵检测系统的检测。结合所学知识和电力工控网络的特点,提出一种基于深度强化学习的电力工控网络入侵检测系统,深度强化学习的算法融合神经网络和Q-learning的方法来对网络中的异常现象进行训练,通过训练使系统能及时地检测出入侵行为并发出警告。