[發(fā)明專利]一種入侵檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010767251.8
• 申請(qǐng)日: 2020-08-03
• 公開（公告）號(hào): CN111885084A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李峰;李明軒;王斌;楊慧婷;鄒振婉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): H04L29/06
• 分類號(hào): H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 尹秀

本發(fā)明提供了一種入侵檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)同一時(shí)間段內(nèi)的參考值和數(shù)據(jù)值的比較，在二者差距較大時(shí)，說(shuō)明此時(shí)的數(shù)據(jù)出現(xiàn)問題，從而能夠確定出現(xiàn)入侵行為，即本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)入侵行為的檢測(cè)，進(jìn)而在檢測(cè)出入侵行為時(shí)，就能夠及時(shí)進(jìn)行維護(hù)，從而保證了工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性以及電力系統(tǒng)的安全性。進(jìn)一步，本發(fā)明中的預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本集，訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)預(yù)先標(biāo)注有時(shí)間點(diǎn)、且按照時(shí)間點(diǎn)先后順序排列的數(shù)據(jù)樣本，時(shí)間序列數(shù)據(jù)即為預(yù)先標(biāo)注有時(shí)間點(diǎn)、且按照時(shí)間點(diǎn)先后順序排列的數(shù)據(jù)樣本，即預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型能夠較好的處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從而本發(fā)明對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確度較高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力工業(yè)控制領(lǐng)域，更具體的說(shuō)，涉及一種入侵檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

電力行業(yè)關(guān)系到國(guó)計(jì)民生，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要基石。電力系統(tǒng)為電力行業(yè)的關(guān)鍵系統(tǒng)，其安全建設(shè)作為保障電力行業(yè)生產(chǎn)的一個(gè)重要組成部分，越來(lái)越多地受到重視并被提到議事日程上來(lái)。

工業(yè)控制系統(tǒng)又稱網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)，是電力系統(tǒng)的重要組成部分，工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性將直接影響電力系統(tǒng)的安全性，若工業(yè)控制系統(tǒng)遭遇到系統(tǒng)入侵，就會(huì)影響工業(yè)控制系統(tǒng)的處理邏輯，進(jìn)而影響工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性，工業(yè)控制系統(tǒng)可能會(huì)出現(xiàn)崩潰等現(xiàn)象，電力系統(tǒng)的安全性也會(huì)受到影響。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種入侵檢測(cè)方法、裝置及電子設(shè)備，以解決亟需檢測(cè)工業(yè)控制系統(tǒng)是否發(fā)生系統(tǒng)入侵的問題，從而實(shí)現(xiàn)提高工業(yè)控制系統(tǒng)以及電力系統(tǒng)的安全性的效果。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種入侵檢測(cè)方法，包括：

分別獲取第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)和第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)和所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)均包括多個(gè)預(yù)先標(biāo)注有時(shí)間點(diǎn)、且按照時(shí)間點(diǎn)先后順序排列的數(shù)據(jù)，所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的起始時(shí)間點(diǎn)早于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的起始時(shí)間點(diǎn)、所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間段的結(jié)束時(shí)間點(diǎn)早于所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段的結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

調(diào)用預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型對(duì)所述第一預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的參考運(yùn)行數(shù)據(jù)；所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型通過訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練得到；所述訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)預(yù)先標(biāo)注有時(shí)間點(diǎn)、且按照時(shí)間點(diǎn)先后順序排列的數(shù)據(jù)樣本；在所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型的輸入為第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的情況下，所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型的輸出數(shù)據(jù)與第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集中的數(shù)據(jù)樣本的數(shù)據(jù)值之間滿足預(yù)設(shè)條件；所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)獲取起始時(shí)間點(diǎn)早于所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取起始時(shí)間點(diǎn)；所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取結(jié)束時(shí)間點(diǎn)早于所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

基于在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的參考運(yùn)行數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，計(jì)算得到在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)差異率；

在所述數(shù)據(jù)差異率大于預(yù)設(shè)閾值的情況下，確定在所述第二預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)檢測(cè)出預(yù)設(shè)入侵行為。

可選地，所述預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)分析模型的訓(xùn)練過程包括：

獲取訓(xùn)練樣本集；所述訓(xùn)練樣本集包括多個(gè)預(yù)先標(biāo)注有時(shí)間點(diǎn)、且按照時(shí)間點(diǎn)先后順序排列的數(shù)據(jù)樣本；

通過基礎(chǔ)模型得到第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的輸出數(shù)據(jù)；所述基礎(chǔ)模型包括引入注意力機(jī)制的基于編碼器解碼器的基礎(chǔ)LSTM網(wǎng)絡(luò)模型；

判斷所述輸出數(shù)據(jù)與第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集中的數(shù)據(jù)樣本的數(shù)據(jù)值之間是否滿足預(yù)設(shè)條件；所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集和所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集均包括多個(gè)數(shù)據(jù)樣本；所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取起始時(shí)間點(diǎn)早于所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取起始時(shí)間點(diǎn)；所述第一目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取結(jié)束時(shí)間點(diǎn)早于所述第二目標(biāo)數(shù)據(jù)樣本集的數(shù)據(jù)獲取結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；