[發明專利]基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202110004429.8
• 申請日: 2021-01-04
• 公開（公告）號: CN112686775A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 朱朝陽;周亮;朱亞運;唐志軍;吳克河;繆思薇;崔文超;何金棟;程瑞;楊成純
• 申請（專利權）人: 中國電力科學研究院有限公司;華北電力大學;國網福建省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06N20/00;H04L29/06
• 代理公司: 北京中巡通大知識產權代理有限公司 11703
• 代理人: 李宏德

1.一種基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取注入虛假數據的數據集；

將數據集中非線性數據，進行局部線性嵌入，對數據進行降維，得到低維數據空間；

采用孤立森林算法計算所述數據集中每個數據樣本的異常分值，并將每個數據樣本的異常分值作為獨立的數據特征；

在所述低維數據空間中提取所述數據特征，將數據特征輸入基于機器學習構建的攻擊檢測模型，進行攻擊檢測。

2.根據權利要求1所述基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，獲取注入虛假數據的數據集，包括以下步驟：

采用標準IEEE節點系統，生成正常量測數據樣本；

將所述正常量測數據樣本進行虛假數據注入攻擊，生成受攻擊后的電力量測向量；其中所述虛假數據注入攻擊，包括以下任意一種或多種注入攻擊：滿足狀態估計不良數據檢測的注入攻擊；完整拓撲信息下的虛假信息注入攻擊：非完整拓撲信息下的虛假信息注入攻擊；

將受攻擊后的電力量測向量作為受攻擊后的數據樣本與正常量測數據樣本相結合，生成注入虛假數據的數據集。

3.根據權利要求2所述基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，所述狀態估計不良數據檢測按照如下公式計算：

其中，t為判斷閾值，若||r||＞t，則認為系統量測值中存在不良數據，表示電力量測值z與狀態估計量x的非線性函數最小值。

4.根據權利要求1所述基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，所述采用孤立森林算法計算每個數據樣本的異常分值的具體步驟為：

S201、從電力量測數據集中，隨機選擇由多個樣本構成的子集，與所選擇子集中，隨機選擇一個特征p；

S202、隨機選擇特征P中的單個值Q，進行二分裂，若屬性P中的任意記錄RQ，則將此記錄放在左子節點，若R≥Q，則放在右子節點：

S203、遞歸構造左子節點和右子節點，構建二叉樹，直到滿足每條樣本都被孤立或樹的高度達到了限定高度，構成孤立樹；

S204、對量測數據集進行多次采樣，得到眾多子數據集，分別根據子數據集建立多個孤立樹，以此構成孤立森林；

S205、統計任意一個數據點在孤立森林中每棵樹的路徑長度，計算異常分值。

5.根據權利要求1所述基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，所述對數據進行降維，包括如下過程：

在原始高維數據中，對高維數據樣本點，計算臨近點距離；

將樣本點與臨近點作為線性結構，構建局部重建權值矩陣；

根據局部重建權值矩陣，建立高維空間在低維空間的映射關系，求取從高維空間投影至低維空間的數據點，實現數據降維。

6.根據權利要求5所述基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，所述局部重建權值矩陣由誤差最小化函數得出，所述誤差為將樣本點與臨近點作為線性結構時生成；

所述誤差最小化函數采用如下公式表示：

其中，x_ij為x_i的j個臨近點，w_ij為樣本點間的權值，且滿足

7.根據權利要求1所述的基于孤立森林算法的電力網絡攻擊檢測方法，其特征在于，所述高維空間在低維空間的映射關系采用如下公式表示：

且

其中，x_i和x_j分別表示高維空間的數據點，y_i為x_i投影至低維空間的數據點；y_j為x_j投影至低維空間的數據點。