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摘要
针对电力客户侧终端网络逐渐开放、设备分散和不易进行安全监测的现状，提出了一种基于LightGBM的高效率网络入侵检测模型。文章在目标编码中引入改进的平滑映射方法，提升了模型的检测效果；利用BPSO算法进行特征选择，设计目标函数，在保障检测准确率的前提下，实现对低价值特征的去除，降低模型的时间开销，并通过设计速度变异策略提升BPSO算法的效率；利用LightGBM算法实现入侵检测和攻击分类，并利用PSO算法实现LightGBM参数的自动选取。基于多个开源数据集的实验表明，所提模型具有较高的自适应能力，在攻击检测上具有较高的准确率、较少的误报和漏报情况，并且可以提升19%的训练和检测效率。
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单位许继集团有限公司
