基于深度自回归模型的电网异常流量检测算法

摘要

针对电网中行为种类复杂多样且数量众多的问题，提出了一种基于自回归模型的电网异常流量检测算法。该算法利用深度自编码网络自动提取网络流量数据的特征，降低异常流量检测的分析周期，并自动挖掘数据的层次关系。通过支持向量机对提取的特征进行分类，实现对异常流量的检测。仿真实验结果表明，所提算法可以分析不同攻击向量，避免噪声数据的干扰，进而提高电网异常流量检测的精度，对于流量数据处理具有重要意义。

关键词

自回归模型 / 深度学习 / 异常检测 / 海量数据 / 分析周期 / 支持向量机

基金资助

国家自然科学基金项目(61033013)