基于多步攻击检测的电力二次系统安全分析技术研究

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基于多步攻击检测的电力二次系统安全分析技术研究

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基于多步攻击检测的电力二次系统安全分析技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究背景	第10-12页
1.2 研究现状	第12-14页
1.2.1 安全事件分析研究	第12-13页
1.2.2 攻击预测研究	第13-14页
1.3 论文主要工作	第14-15页
1.4 论文的组织结构	第15-18页
第二章相关理论与关键技术	第18-28页
2.1 基于因果关联的攻击检测	第18页
2.2 循环神经网络	第18-21页
2.3 注意力机制	第21-24页
2.4 自注意力机制	第24-28页
第三章基于多步攻击检测的攻击链提取	第28-42页
3.1 多步攻击检测模型框架	第28-29页
3.2 基于IP关联的攻击链初建	第29-34页
3.2.1 结构化节点信息	第29-31页
3.2.2 子节点聚合	第31-33页
3.2.3 深度遍历得到攻击链	第33-34页
3.3 负因果关联剪枝	第34-36页
3.3.1 负因果规则	第34-35页
3.3.2 剪枝	第35-36页
3.4 非继发事件降噪	第36-37页
3.5 实验分析	第37-42页
3.5.1 负因果规则设定	第37-38页
3.5.2 可疑数据举例	第38-40页
3.5.3 DARPA数据集实验分析	第40-42页
第四章基于神经网络的攻击预测	第42-56页
4.1 基于神经网络的攻击预测模型总体框架	第43-44页
4.2 基于循环神经网络的攻击预测	第44-46页
4.3 基于自注意力的攻击预测	第46-47页
4.4 实验分析	第47-56页
4.4.1 数据预处理	第47-48页
4.4.2 评估指标	第48-50页
4.4.3 模型效果分析	第50-54页
4.4.4 DARPA数据集效果验证	第54-56页
第五章基于模型融合的攻击预测	第56-66页
5.1 模型融合思想介绍	第56-57页
5.2 特征工程	第57-58页
5.3 核心模块介绍	第58-60页
5.3.1 基于LR的预测模块	第58-59页
5.3.2 基于SVM的预测模块	第59页
5.3.3 基于随机森林的预测模块	第59页
5.3.4 基于XGBoost的预测模块	第59-60页
5.4 实验分析	第60-66页
5.4.1 特征验证	第60-61页
5.4.2 不同模型效果对比	第61-62页
5.4.3 DARPA数据集效果验证	第62-66页
第六章总结与展望	第66-68页
6.1 全文总结	第66页
6.2 未来工作展望	第66-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-74页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文目录	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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