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申请/专利权人：成都国腾实业集团有限公司

摘要：本发明涉及电力系统安全检测技术领域，公开了一种电力系统数据篡改攻击检测方法及系统，该方法包括采集业务流量数据构建样本集；初始化卷积神经网络模型的网络结构，确定需要优化的超参数集合，利用灰狼优化算法对超参数进行优化；将样本集输入优化后的卷积神经网络模型，迭代优化模型的内部参数以达到最优状态，并评估卷积神经网络模型对应用层数据篡改识别的效能；使用最终的卷积神经网络模型执行电力系统应用层数据篡改攻击和系统层数据篡改攻击的检测。本发明提供基于GWO‑CNN应用层数据篡改检测模型和遥控指令威胁程度判断模型的双层检测框架，从应用层和系统层实现电力系统数据篡改攻击检测，提升对复杂攻击策略的识别能力。

主权项：1.一种电力系统数据篡改攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集业务流量数据构建样本集，并将所述样本集中的所述业务流量数据转换为二维流量数据特征矩阵；初始化卷积神经网络模型的网络结构，确定需要优化的超参数集合，并利用灰狼优化算法对卷积神经网络模型的超参数进行优化；其中，超参数集合的表达式，具体为： ；其中，θ为应用层数据篡改检测中所需优化的超参数集合；σ为卷积核数量；η为卷积核大小；为激活函数类型；ξ为丢弃神经元概率；为学习率；其中，利用灰狼优化算法对卷积神经网络模型的超参数进行优化步骤，具体包括：利用灰狼优化算法将业务流量数据的真实分类值与检测分类值之间的误差最小作为目标函数；其中，所述目标函数的表达式，具体为： ；其中，表示目标函数，、分别表示应用层数据篡改检测识别时的真实值和检测值，、分别为第种应用层数据篡改检测识别时的真实值与检测值，为模型中识别标签编号；将所述样本集中的二维流量数据特征矩阵输入优化后的卷积神经网络模型，迭代优化模型的内部参数以达到最优状态，并评估卷积神经网络模型对应用层数据篡改识别的效能；使用最终的卷积神经网络模型执行电力系统应用层数据篡改攻击的检测，并根据应用层数据篡改攻击的检测结果和计算获得的系统遥控指令威胁程度执行系统层数据篡改攻击的检测；具体包括：使用卷积神经网络模型检测待识别应用层数据报文是否存在异常，若是，则对应用层数据报文进行数据清洗，分类出正常报文和应用层数据篡改报文并执行后续检测步骤，若否，将电力系统无数据篡改攻击信号上送；获取系统级遥控指令检测集合，利用系统级遥控指令检测集合中的潮流扰动量、遥控 设备量、遥控指令频率特征值和遥控指令逻辑异常值，计算系统遥控指令威胁程度； 判断系统遥控指令威胁程度是否大于历史稳定运行状态下遥控指令威胁程度的 最大值，若是，则将系统层数据篡改判断告警上送，若否，则将应用层数据篡改检测告警上 送； 其中，计算系统遥控指令威胁程度的表达式，具体为： ；其中，，，，分别为4种指标对应的权值，为遥控指令逻辑异常值，遥控指令频率特征值，为遥控设备量，为潮流扰动量，R为遥控组合的逻辑异常赋值之和；ω为遥控组合中逻辑异常类型数；为第k类遥控逻辑异常赋值，k为遥控逻辑异常赋值类别的中间变量，为单一节点开合次数；μ为节点所在线路自动重合闸最大动作上限，为本次遥控指令集合中遥控开关数量；为系统稳定状态下历史遥控开关数量最大值，m为系统进线数量；n为遥控指令集合的断线数量；x为遥控指令编号；为第x个遥控指令中开关合闸时流经的有功功率；为第y个进线有功功率，y为进线有功功率个数的中间变量。

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