变电站二次系统网络入侵检测方法、装置及系统

摘要

本申请涉及一种变电站二次系统网络入侵检测方法、装置及系统。所述变电站二次系统网络入侵检测方法，包括：获取待检测数据；采用入侵检测模型处理待检测数据，得到处理结果；处理结果包括重建概率；入侵检测模型为通过提取变电站二次系统的入侵检测数据集中的有效的特征子集，并将有效的特征子集输入基于自注意力机制的变分自编码器中进行训练得到；判断重建概率是否超出阈值，根据判断结果确认待检测数据是否为入侵数据。本申请用于解决当前基于深度学习的入侵检测算法在检测未知攻击时精度不足的问题，能对异常网络流量实行有效检测，并且可以有效提高对网络未知攻击的检测性能，以及提高对网络攻击的检测率，增强变电站二次系统的安全性。