TY - JOUR A2 - Yang, Ting AU - Fei, Jiaxuan AU - Yao, qiigui AU - Chen, Mingliang AU - Wang, Xiangqun AU - Fan，基于Device Portrait的电力物联网网络流量异常检测SP - 8872482 VL - 2020 AB -电力物联网建设是电网企业的重要发展方向。虽然权力物联网是一种网络，但它比普通物联网点密集，设备类型更复杂，对网络安全防护有更高的要求。同时，由于物联网特殊的信息感知和传输方式，在网络中传输的信息容易被窃取和转售，传统的安全措施已不能满足新型物联网设备的安全防护要求。为解决网络中非法入侵造成的隐私泄露和安全攻击，本文提出构建力量物联网中终端设备的设备画像，并基于设备画像检测网络中的异常流量。通过收集网络环境中的流量数据，提取各种网络流量特征，通过机器学习算法对异常流量进行分析和识别。通过收集网络环境中的流量数据，从消息的物理层、网络层和应用层提取特征，通过机器学习算法生成设备肖像。根据所建立的攻击模式，分析相应的流量特征，将攻击流量特征与设备画像进行比较，实现异常流量的检测。实验结果表明，该方法的准确率达到90%以上。SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8872482 DO - 10.1155/2020/8872482