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基于集成学习的智能电网主机恶意软件检测方法

2021-04-10李旭阳胡军星袁俊锋

重庆大学学报 2021年3期
关键词:特征检测方法

李旭阳,牛 鑫,胡军星,袁俊锋,孟 晗

(1. 国网河南省电力公司 经济技术研究院,河南 郑州 450000;2.大河南九域腾龙信息工程有限公司,河南 郑州 450000)

随着信息通信及互联网技术的发展,智能电网逐步发展起来,并给电力系统带来了巨大变革。智能电网是一种新型的电力系统,它能够监测分析客户、电网设备及网络节点上电力流与信息流,控制电力流与信息流双向流动,实现电网自主优化运行。

智能电网是建立在集成的、高速双向通信网络的基础上,通过先进的传感和测量技术、先进的设备技术、先进的控制方法以及先进的决策支持系统技术,实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标,其主要特征包括自愈、激励和包括用户、抵御攻击、提供满足21世纪用户需求的电能质量、容许各种不同发电形式的接入、启动电力市场以及资产的优化高效运行[1-2]。

智能电网给人们生活带来巨大的便利的同时,也面临着一些安全威胁,特别是恶意软件威胁。在智能电网中,主机系统安全关系着信息系统的正确性,攻击者通过向主机植入恶意软件,以达到破坏电力监控系统或篡改、伪造信息流的目的,进而影响电力系统的稳定性。常见的基于恶意软件的攻击类型包括C&C、APT等。

为了能有效抵御恶意软件威胁,常通过部署恶意软件检测系统对智能电网主机操作系统进行扫描和检测。早期恶意软件检测方法常通过提取恶意软件可执行程序的Hash码对其进行唯一标志,并提取可采集的所有已知恶意软件的Hash码构建恶意软件Hash码库,通过匹配待检测样本与库中的Hash码以判别待检测样本是否是恶意软件。……

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