火电厂控制系统网络安全动态防御系统及方法

本申请涉及网络安全技术领域，其具体地公开了一种火电厂控制系统网络安全动态防御系统及方法，其通过实时采集火电厂控制系统网络设备的通信数据流量包，并引入基于深度学习的流量监测技术对预定时间段的通信数据流量包进行特征提取和过滤来捕捉关键时间节点的通信流量特征，然后对过滤后的通信流量特征进行时序编码来挖掘通信流量的时序行为模式，并据此识别火电厂控制系统网络是否存在恶意通信行为，并在检测到存在恶意通信行为时通过预先配置的切换策略表单随机生成切换策略，以动态调整网络设备的通信参数。这样，可以实现对网络中恶意通信行为的智能监测和有效防御，有助于及时阻断恶意通信行为并恢复网络的安全状态，提高网络安全性。