[發明專利]基于季節模型時間序列的智能電表狀態異常檢測方法在審
| 申請號: | 201611211366.9 | 申請日: | 2016-12-24 |
| 公開(公告)號: | CN106850558A | 公開(公告)日: | 2017-06-13 |
| 發明(設計)人: | 丁正陽;丁一新;夏飛;李萌 | 申請(專利權)人: | 國網江蘇省電力公司信息通信分公司 |
| 主分類號: | H04L29/06 | 分類號: | H04L29/06;G01R35/04 |
| 代理公司: | 江蘇致邦律師事務所32230 | 代理人: | 樊文紅 |
| 地址: | 210024 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 季節 模型 時間 序列 智能 電表 狀態 異常 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及智能電網網絡安全領域,具體涉及一種基于季節模型時間序列的智能電表狀態異常檢測方法。
背景技術
智能電網可綜合利用各種可用信息,提高電能發、輸、配、用全流程智能化水平,以滿足對能源節省、環保清潔和安全可靠電力供應的需求。用電側供需雙方的互動化是智能電網的基本特征之一。 基于具有雙向通信能力的智能電表的高級量測體系是實現信息交互、互動用電方式的基礎。
實際電網的高級量測體系中,往往在用戶側安裝有數以百萬計的智能電表,當前主要依賴電力線載波與臺區數據集中器通信,未來可能與家域網融合,經家庭互聯網接口與電力公司用電管理中心通信。為滿足互聯互通要求,智能電表未來將采用通用通信協議。因用戶側終端設備和部分通信網絡以開放形式存在,接入點、可探測路徑的顯著增加、開放的信息技術和用戶參與的特性將導致信息安全事故發生的概率大大提高,信息安全已經發展成為 AMI 體系建設中的關鍵制約性因素。
智能電表記錄和傳輸用電資費等敏感信息,屬于網絡攻擊的高價值目標。為防止非法用戶竊取用戶信息或篡改用電數據,傳統上多采用數據加密和通信認證等手段,在智能電表中嵌入認證加密通信模塊,進行信息安全防護。
當前的智能電表僅需每月上傳一次電量數據,并在用電管理系統召測時傳回實時數據。因功能需求較簡單,智能電表傳統上多基于單片機系統實現,僅具備單任務處理能力。隨著智能電網的深化發展,當前已出現每15min記錄和上報電量數據的電表,并在北美得到大量應用。此外,隨著電能計量以外其他功能(如雙向通信與計費、電能質量檢測、用戶控制及未來的家庭能量管理等)的集成,傳統智能電表的CPU處理能力已不敷使用。當前,已出現基于ARM芯片,并裝有 ucLinux、uCOS-II、Vx- Works 等嵌入式操作系統以便CPU多進程并發資源管理的智能電表。因操作系統或多或少都存在堆棧溢出等Bug,未來與家域網互聯通過家庭網關通信,又將進一步擴大智能電表遭遇惡意軟件攻擊的風險。位于用戶側的智能電表即使采用了嚴格的訪問控制機制和安全通信機制,仍難以保證操作系統自身的安全漏洞。AMI系統中入侵智能電表的惡意軟件不但可能傳播到其他智能電表中,批量控制開關斷開造成大量用戶停電事故;還可能篡改電能計量值,導致電網公司分析決策錯誤和直接經濟損失。因智能電表計算、存儲和通信資源有限,要為其研制專用的殺毒軟件并定期更新,尚不具有可行性。因此,即便智能電表遭惡意軟件入侵,用戶和運營商當前都很難明確判斷、準確檢查。
傳統的對智能電表惡意流量的檢測是基于特征的入侵檢測方法。基于特征的入侵檢測方法假設入侵活動可以用一些報文特征模式(如報文中特定頭部字段值,報文負載中特定的字符串或正則表達式特征),當檢測到用戶對計算機和網絡資源的使用符合所列模式時認為檢測到入侵行為?;谔卣鞯娜肭謾z測可以準確檢測已知的入侵行為,但難以檢測未知的新型入侵方法,為此我們設計了季節模型時間序列的的智能電表異常檢測方法,通過對正常主機運行數據測度的建模,實現對未知攻擊導致的流量異常行為檢測能力。
發明內容
為了克服基于規則的智能電表入侵檢測方法對未知攻擊檢測能力的技術不足,本發明的目的是提供一種基于季節模型時間序列的智能電表異常檢測方法,實現對智能電表被植入木馬后發起的已知和未知攻擊進行檢測的功能。
一種基于季節模型時間序列的智能電表狀態異常檢測方法,該方法包括下列步驟:
(1)選定測度:基于電表系統監測數據選擇反映智能電表的運行狀態,區分智能電表是否在執行正常測量功能的信息,即為所選測度;
根據所選測度建立測度集合,測度集合包括測度名、測度單位、測度采集位置和測度計算方法;
智能電表檢測測度反映了智能電表的運行狀態,這些狀態信息可以用于區分智能電表是否在執行正常的測量功能。
(2)訓練集建立:根據選定的測度集合,從智能電表中獲取一段時間內的運行數據,并從中提取出測度集合數據,建立標準的訓練集;
(3)檢測模型建立:基于季節型 ARIMA 時間序列算法,對訓練集進行訓練,建立有周期性時間序列問題的季節型ARIMA時間序列檢測模型,輸入源為每個電表的測度數據集合,輸出為異常或正常;
(4)數據獲?。涸谥悄茈姳矶税惭bAgent程序,定時向數據管理中心發送主機運行數據,數據管理中心從主機運行數據中計算出測度數據;
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