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 基于双向长短时记忆和卷积神经网络的智能电网入侵检测 |
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作者：黄湧1谢明志1刘华翰1丁博2 摘要：智能电网提供了一种高效、智能的能源供应和消耗管理方法，旨在优化能源利用。由于依赖通信技术，智能电网容易遭受网络攻击，这对其可靠性造成了巨大威胁。因此，本文提出了一种基于长短时记忆网络（BiLSTM）和卷积神经网络（CNN）的智能电网入侵检测方法。本文方法首先采用基于粒子群优化（PSO）的显式和尺寸自适应特征选择（ESAPSO）方法对原始数据进行特征选择，去除不相关和冗余的特征。然后采用BiLSTM模块建模和捕获数据中的长程依赖关系，提高动态和不断变化的网络环境中入侵检测的有效性和可靠性。CNN能够自动学习和提取相关特征，有效地处理复杂数据。最后，将BiLSTM和CNN的输出融合在一起用于电网入侵检测。本文在CIC-DDoS2019和自定义数据集上进行实验，在准确率、精确率、召回率和 F1-分数分别达到了99.8%/99.1%/99.9%/99.5%和97.6%/98.8%/98.4%/98.1%，证明了本文方法的有效性。 关键词： 智能电网;入侵检测;卷积神经网络;双向长短时记忆网络;特征选择; 基金资助： 国家自然科学基金面上项目（61673142）； 专辑： 工程科技Ⅱ辑;信息科技 专题： 电力工业;互联网技术;自动化技术 分类号： TM76;TP18;TP393.08 在线公开时间： 2024-11-22（知网平台在线公开时间，不代表文献的发表时间） |
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(2025-6-4)
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