基于流量日志的电力信息网络设备异常行为检测技术研究

陈石; 赵新建; 张颂; 袁国泉

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.03

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基于流量日志的电力信息网络设备异常行为检测技术研究

更新时间：2026-09-19

- 基于流量日志的电力信息网络设备异常行为检测技术研究
- Vol. 24, Issue 6, Pages: 23-30(2026)
- 作者机构：
  
  国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.03
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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陈石, 赵新建, 张颂, et al. 基于流量日志的电力信息网络设备异常行为检测技术研究[J]. 2026, 24(6): 23-30.
DOI：

陈石, 赵新建, 张颂, et al. 基于流量日志的电力信息网络设备异常行为检测技术研究[J]. 2026, 24(6): 23-30. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.03.

摘要

随着电力信息化和智能化的不断推进，电力信息网络已从传统的物理系统演化为一个复杂的数字化生态系统。为了精确识别和防范电力信息网络中关键设备面临的潜在威胁，迅速发现并响应可能影响电力系统的异常情况，文章提出了一种电力信息网络同类设备异常行为检测算法。首先，利用原始流量访问日志构建设备访问前缀树，描述设备访问行为，计算设备访问序列树的编辑距离矩阵，刻画不同设备间行为差异和相似性；在此基础上，改进基于稳定隶属度自动调整多峰聚类算法，对设备进行聚类；引入基于密度的离群检测算法发现设备异常行为。采集电力信息网络中设备访问流量日志数据集验证所提算法的有效性，实验结果表明该算法在处理大型数据集时表现良好，与One-Class SVM、Isolation Forest等算法相比，在准确率、召回率、F1指数、误报率等指标上均有显著提升，可以为电力信息网络的设备异常行为风险识别提供技术支撑。

Abstract

关键词

Keywords

references

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