采用改进最小闭包球向量机的电力信息网络入侵检测方法

• 作者: 李玉杰 李韶瑜 王宇飞 赵保华 赵婷
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力信息网络 入侵检测 最小闭包球向量机 粒子群优化算法 多分类问题 误差分析 检测耗时
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 2675-2680
• 页数: 6页
• 分类号: TM73|TP393
• 字数: 4362字
• 语种: 中文

摘要

为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时，提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine，MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题，通过改进 MEBVM 对历史数据样本的训练学习来得到入侵检测模型。改进 MEBVM 利用最小闭包球降低检测耗时，并在训练过程中利用粒子群优化算法动态搜索 MEBVM 的最优训练参数以降低入侵检测模型误差。最后基于电力信息网络现场数据的实验证明，该方法与传统方法相比具有更高的检测精度和更少的检测耗时。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李韶瑜		4	9	2.0	3.0
2	赵婷	中国电力科学研究院信息通信研究所	17	101	5.0	9.0
3	王宇飞	中国电力科学研究院信息通信研究所	6	65	5.0	6.0
4	赵保华	中国电力科学研究院信息通信研究所	6	119	4.0	6.0
5	李玉杰		8	11	2.0	3.0