随着信息技术在电力自动控制领域的推广,网络攻击成为影响电力工控系统正常运行的关键因素.然而,传统的攻击检测方法从互联网领域借鉴,存在漏检率、误检率过高的弊端.针对上述问题,文章提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的电力工控系统异常流量检测方法.首先采用核主成分分析特征提取算法对流量数据进行降维,提升工控系统异常流量检测效率.然后基于LightGBM算法对电力工控系统的异常流量进行动态检测.最后进行异常流量检测模型的参数优化,提升异常流量检测精度,该方法实现了工控数据流中的异常流量的动态检测,对保障工控系统的正常运行具有重要意义.
LightGBM 电力工控系统 异常流量检测 特征提取 参数优化