[發明專利]電網異常事件的關聯規則生成方法及裝置

有效

• 申請號: 201811284261.5
• 申請日: 2018-10-30
• 公開（公告）號: CN109389181B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 章銳;費稼軒;石聰聰;張濤;張小建;黃秀麗;陳偉;范杰
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/12
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 張琳琳

本發明涉及電力信息安全技術領域，公開了電網異常事件的關聯規則生成方法及裝置，其中方法包括：獲取若干異常事件；基于預設分類模型對異常事件進行分類，以得到正例集以及負例集；預設分類模型為利用樣本異常事件對神經網絡模型進行訓練得到的；利用正例集形成多個預設關聯規則；根據預設算法、正例集以及負例集，訓練預設關聯規則，以生成異常事件的關聯規則。該方法通過基于神經網絡模型對若干異常事件按照攻擊場景進行初步分類，再結合預設算法(例如改進遺傳算法)，保證尋優的全局性，提高了生成的關聯規則的準確性；還通過對遺傳算法的初始化方案、交叉、遺傳概率進行了改進，即設置自適應交叉概率以及遺傳概率，提高了關聯規則的精確度。

技術領域

本發明涉及電力信息安全技術領域，具體涉及一種電網異常事件的關聯規則生成方法及裝置。

背景技術

隨著智能電網建設的不斷推進以及信息通信技術在電網中的應用越來越廣泛，以及近年來印度、烏克蘭、印度等國家發生的大停電事故表明，電網在網絡安全防護方面還存在不足。

分析由網絡攻擊導致的大停電事故原因，主要是在攻擊者對電網發動的一系列攻擊階段，沒有及時發現攻擊者意圖，并對攻擊者行為產生的異常事件進行高精度關聯分析，采取相關措施，進而錯失了控制網絡安全事故發展的最佳時期。此外，不同區域電網結構、所使用的穩控裝置不同，產生的異常事件也不盡相同，不同的攻擊者有不同的攻擊方式。因此，應對復雜多變的環境，需要研究電網異常事件的關聯規則自動生成方法，根據實時多變的電網環境以及不同的攻擊手段，實時對關聯規則進行更新，以便實時對電網產生的異常事件進行關聯分析，挖掘潛在的攻擊行為，提高電網網絡安全防御能力。

在不同的攻擊手段以及復雜多變的電網運行環境中，目前在基于網絡異常事件生成關聯規則方面的方法，主要有基于相似度的方法、基于因果關聯關系的方法、基于攻擊圖的方法、基于數據挖掘的方法以及基于Apriori的關聯算法。然而，上述方法在關聯規則生成和更新過程中高度依賴人工干預，使得生成的關聯規則受人為主觀因素的影響，進而導致生成的關聯規則的準確性較低。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種電網異常事件的關聯規則生成方法及裝置，以解決現有方法生成的關聯規則準確性較低的問題。

根據第一方面，本發明實施例提供了一種電網異常事件的關聯規則生成方法，包括：

獲取若干異常事件；

基于預設分類模型對所述異常事件進行分類，以得到預設攻擊場景下的正例集以及負例集；其中，所述預設分類模型為利用樣本異常事件對神經網絡模型進行訓練得到的；

利用所述正例集形成多個預設關聯規則；

根據預設算法、所述正例集以及負例集，訓練所述預設關聯規則，以生成所述異常事件的關聯規則；其中，所述預設算法用于對所述預設關聯規則進行全局尋優。

本發明實施例提供的電網異常事件的關聯規則生成方法，首先通過基于神經網絡模型對若干異常事件按照攻擊場景進行初步分類，以剔除各攻擊場景下的非相關異常事件，為后續保證所生成的關聯規則的準確性提供了基礎；此外，再結合預設算法(例如改進遺傳算法)對初始預設關聯規則進行訓練，以保證尋優的全局性，提高了所生成的關聯規則的準確性。

結合第一方面，在第一方面第一實施方式中，所述正例集包括信息量異常事件以及電氣量異常事件；其中，所述利用所述正例集形成多個預設關聯規則，包括：

基于所述正例集中的所述信息量異常事件，形成多個初始關聯規則；

按照時序對每個所述初始關聯規則中的所述信息量異常事件進行排序；

在排序后的所述初始關聯規則的預設深度處設定所述電氣量異常事件，以形成所述預設關聯規則。