一种基于RBF神经网络的电力系统网络安全态势感知方法

本发明公开了一种基于RBF神经网络的电力系统网络安全态势感知方法，包括以下步骤：建立特征指标体系，对安全态势值进行量化；样本数据采集与处理，采集电力工控系统中的网络通信报文数据，对报文数据进行解析处理；LDA算法数据预处理，使用优化的线性判别分析算法把高维的特征样本投影到最佳鉴别矢量空间；构建RBF神经网络模型，将经过LDA预处理的数据矩阵作为模型的数据输入，以及该样本矩阵对应的类别或者安全指数作为网络输出；训练RBF神经网络模型；模型测试与验证，输人测试数据，验证测试结果是否符合预期结果，符合则结束训练，不符合则继续训练；模型推理与结果输出，将待处理数据作为输入，经投影矩阵以及RBF神经网络模型后，得到对应的态势感知结果。本方案能够为电力信息网络安全监控提供参考依据。