| 基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型 |
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| 引用本文： | 张晓琴,汪云飞,胡春强.基于改进极限学习机的数据采集与监控系统攻击检测模型[J].南京航空航天大学学报,2021,53(5):708-717. |
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| 作者姓名： | 张晓琴 汪云飞 胡春强 |
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| 作者单位： | 1.重庆市信息通信咨询设计院有限公司,重庆 400041;2.航天壹进制（南京）数据科技有限公司，南京 210032;3.重庆大学大数据与软件学院，重庆 400030 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61702062）资助项目。 |
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| 摘 要： | 提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。
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| 关 键 词： | 新能源电站 SCADA系统 攻击检测 极限学习机 数据约简 |
| 收稿时间： | 2020/10/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/3/10 0:00:00 |
Attack Detection Model of SCADA System Based on Data Preprocessing and Improved ELM |
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| ZHANG Xiaoqin,WANG Yunfei,HU Chunqiang.Attack Detection Model of SCADA System Based on Data Preprocessing and Improved ELM[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2021,53(5):708-717. |
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| Authors: | ZHANG Xiaoqin WANG Yunfei HU Chunqiang |
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| Abstract: | |
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