【摘 要】
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随着嵌入式技术的不断发展,嵌入式设备被广泛应用到工业控制、交通管理、消费电子等多个领域。在电力行业,电网嵌入式终端的普及使得智能电网日益自动化和智能化,能源利用率不断提高的同时,给电力消费者带来了更优质的用电体验。然而,由于网络攻击的不断升级,电网嵌入式终端在实现电力高效监测,调节、控制的同时,也面临着新的安全挑战,一旦设备被恶意入侵,将对电力生产造成不可挽回的损失。传统嵌入式终端检测方法往往需要
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随着嵌入式技术的不断发展,嵌入式设备被广泛应用到工业控制、交通管理、消费电子等多个领域。在电力行业,电网嵌入式终端的普及使得智能电网日益自动化和智能化,能源利用率不断提高的同时,给电力消费者带来了更优质的用电体验。然而,由于网络攻击的不断升级,电网嵌入式终端在实现电力高效监测,调节、控制的同时,也面临着新的安全挑战,一旦设备被恶意入侵,将对电力生产造成不可挽回的损失。传统嵌入式终端检测方法往往需要由专家来提出检测的规则,很大程度上依赖专家的知识储备,容易有被忽略的检测盲区,同时基于规则的检测方法需要随着时间不停的更新,这会带来大量的人力资源消耗,而人工智能技术以其优秀的特征挖掘能力和自主学习能力,在许多安全检测场景取得了令人满意效果。因此,研究人工智能技术在电网嵌入式终端上的应用具有重大的意义。基于此,本文结合机器学习提出了针对不同电网嵌入式终端的安全检测技术,从而实现对电网嵌入式终端的全面安全检测。针对电力系统用电环节中最常用的智能电表,本文提出了基于RPL协议的安全检测方案,结合One Class SVM,实现对实施黑洞攻击的终端节点进行检测,从而保障终端的可靠通信;针对系统相对封闭性的传统电网嵌入式终端,本文提出基于边信道信息的安全检测方案,结合带有注意力机制的LSTM神经网络,实现对终端正常长功耗序列的特征进行学习,从而检测设备的异常状态,实现对终端的安全检测;对于新一代的智能电网嵌入式终端,本文提出基于设备运行状态信息的安全检测方案,结合wide&deep模型,实现对新一代电网嵌入式终端的细粒度安全检测。本文基于仿真或真实的电网嵌入式终端和攻击样本对我们方案的可行性进行了实验验证,结果表明本文提出的人工智能模型可以有针对性地对电网嵌入式终端进行安全检测。
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