一种基于人工神经网络多角度综合决策的cps网络攻击辨识方法

摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络多角度综合决策的cps网络攻击辨识方法，利用PMU装置的量测优势对RTU设备的量测数据进行校验。在物理空间分析的同时对RTU装置的通信报文进行实时的监测和分析，时刻与建立的通信异常规则库进行匹配，对捕获的报文按照匹配报文的操作类型、操作频率从信息安全的角度进行威胁度分析，并利用人工神经网络有效的综合了物理和信息空间下的状况从而进行全面的决策，本发明根据电网物理空间下由PMU装置校验而得出的RTU装置量测数据异常向量和电网信息空间下威胁度向量，从多角度对信息物理系统的攻击进行分析，有效的辨识网络攻击导致的信息物理系统的异常状况，保证了电力系统的安全运行。