泛在电力物联网的网络安全提升研究

作者：黄荷; 汤怡乾; 蒋代兴; 陈琳; 蔡立孔

来源：微型电脑应用, 2022, 38(04): 106-109.

• 泛在电力物联网
• 主成分分析
• 梯度提升决策树
• 果蝇优化算法

为了提高泛在电力物联网的网络安全性，提出基于机器学习的泛在电力物联网虚假数据注入攻击检测方法。采用主成分分析方法提取电力系统的量测数据主要特征值，降低数据维度；提出基于梯度提升决策树(gradient boosting decision tree, GBDT)的攻击检测模型，用于实现对攻击数据的分类；为了提高GBDT的分类精度，提出三维自适应果蝇优化算法(Three-dimensional adaptive drosophila optimization algorithm, TDADOA),用于优化GBDT的网络参数。仿真对比结果显示，相比于其他传统方法，所提的方法对于攻击数据的检测更加精准，有利于提高泛在电力物联网的安全水平。

• 单位
  国网信通亿力科技有限责任公司; 国网福建省电力有限公司