基于集中器SIM卡状态分析的异常检测

• 作者: 何欢 夏水斌 孙秉宇 王先培 王吁 董重重
• 来源期刊: 电力大数据
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 日志分析 身份识别卡行为 聚类算法 集中器
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 大数据专题
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TM73
• 字数: 4764字
• 语种: 中文

摘要

为解决用电信息采集系统面临的非法入侵问题,本文提出了一种基于集中器SIM卡异常行为分析的方法,构建非法入侵检测系统,实现对于主站的入侵保护.在对系统进行非法入侵的过程中,入侵者需要依赖于系统中的GPRS模块,而对于GPRS模块进行非法访问和使用时会产生一系列的异常行为.基于此,本方案首先实现了在入侵检测系统中对于这一系列异常行为的捕获,并以将结果以日志的形式存储起来,用以进行实时建模,用改进的K-means和iForest算法将正常行为与异常行为聚类区分,实现对于异常行为的检测,发现疑似异常点后,再结合心跳帧机制判断确认,如果确认访问者为非法身份则发出警告,并拒绝访问请求.经仿真分析,该方案能够检测出目前用电采集系统主站被非法入侵的行为,并具有很好的拓展性和前瞻性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王先培	武汉大学电子信息学院	109	1198	16.0	30.0
2	董重重	国网湖北省电力有限公司计量中心	13	37	3.0	5.0
3	孙秉宇	国网湖北省电力有限公司计量中心	11	16	1.0	3.0
4	何欢	国网湖北省电力有限公司计量中心	10	46	3.0	6.0
5	夏水斌	国网湖北省电力有限公司计量中心	18	45	4.0	6.0
6	王吁	武汉大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0