摘要
本发明提供一种电力系统数据安全分析方法、装置、设备及介质,涉及电力系统技术领域,所述方法包括:通过机器学习算法,根据主机在当前时间段的运行数据,确定主机在未来时间段内的安全分析策略;按照安全分析策略获取主机在未来时间段内的网络流量数据,得到网络流量数据的多个数据特征;根据每个数据特征,判断网络流量数据是否存在已知攻击特征;并通过无监督机器学习算法对网络流量数据进行聚类分析,得到聚类结果,根据聚类结果,判断网络流量数据是否存在未知攻击特征。本发明利用动态调整安全分析策略,同时通过无监督机器学习算法对网络流量数据中的未知攻击特征进行主动探索,提高了对电力系统数据安全的检测精度。
技术关键词
网络流量数据
电力系统数据安全
无监督机器学习
初始聚类中心
时间段
机器学习算法
分析方法
特征数据库
主机
策略
点分配
特征提取单元
数据获取单元
可读存储介质
分析装置
频率
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