刘元生，王 胜，白云鹏，夏晓峰

(1.国网甘孜供电公司，四川 甘孜 626700；2.国网四川省电力科学研究院，成都 610072；3.重庆大学 大数据与软件学院，重庆 400044)

1 智能变电站网络中的入侵检测

随着网络技术的发展，未来的网络通信将为自动化技术提供坚实的互联基础。智能变电站是典型的电力自动化控制系统，在中国电力网络发展中占据重要地位，其产生的数据具有规模大、复杂性高特点，对数据处理过程和方法有较高要求，同时，对系统的安全防护也提升到更复杂维度上。入侵检测系统作为安全防护的重要组成部分，也是智能变电站安全防护的关键环节。

目前的入侵检测系统是依照一定的安全策略，对网络、系统的运行状况进行监视，尽可能发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果，以保证网络系统资源的机密性、完整性和可用性。近年来国内外对入侵检测的研究集中在精确性中，在机器学习分类算法的提升上有很多应用[1-10]，这种方法要求首先对捕获的数据进行预处理并且引入参数[11-17]，在牺牲计算资源的同时可以在一定程度上提高检测系统的精度。另外在建立威胁模型方面，各类相关研究都专注于对特定的网络结构有效获取威胁来源[18-21]，并且平衡各威胁源对安全的权重也是研究的方向之一。在威胁分析后建立风险模型时，如何使得风险模型有效的反映出系统的安全状态[22-25]，近年来相关研究以引入机器学习与神经网络方法为主，在消耗运算资源的同时可以得出具有代表性的数值。……