基于EEMD-LSTM的需求响应终端DDoS攻击检测方法

• 作者: 李彬 魏吟娬 祁兵 孙毅 陈宋宋
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 需求响应终端 分布式拒绝服务(DDoS)攻击 集合经验模态分解(EEMD) 长短期记忆(LSTM)网络 攻击检测
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 智能电网|Smart Grid
• 页码范围: 81-90
• 页数: 10页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2022.04.009

摘要

随着需求响应(demand response,DR)业务及"源-网-荷-储"互动调控的发展,越来越多需求响应终端接入电力网络,需要针对需求响应终端受到分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击行为进行预测与防御技术研究.针对当前电力系统网络攻击研究,重点考虑攻击流量自相似特征,提出了一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络相结合的双重检测方法.首先通过集合经验模态分解攻击流量提取模态特征;其次基于改进的LSTM神经网络进行攻击检测;最后进行仿真实验及对比分析,EEMD-LSTM神经网络的检测方法与传统LSTM检测方法相比具有更好的动态性能,有效提高了 DDoS攻击检测精度.