电力监控系统高级持续性威胁感知研究

针对传统电力监控系统云模型不确定度的特征量之间无差异，导致其威胁感知误差较大的问题，研究一种新的电力监控系统高级持续性威胁感知方法。建立威胁态势模型，提取电力监控系统高级持续性威胁因子，输入带有自我属性值和矩阵输出的威胁指标向量值，通过分析控制系统检测到的威胁数据得到威胁系数，应用映射理论，描述电力监控系统形成持续性威胁的因素，并引用人工智能领域的云模型方法，建立电力监控系统的威胁云模型，在监控系统上建立一个多层次的防护体系，提高威胁感知准确性。实验结果表明，在多次感知中，所研究方法威胁提取效果更好，且误差小于传统方法，其应用有效性更高。

Research on Perception of Advanced Persistent Threat in Power Monitoring System