南京航空航天大学学报

作者：张晓琴，汪云飞，胡春强

单位：重庆市信息通信咨询设计院有限公司,重庆 400041；,航天壹进制（南京）数据科技有限公司，南京 210032；,重庆大学大数据与软件学院，重庆 400030；

关键词：新能源电站;SCADA系统;攻击检测;极限学习机;数据约简

基金：国家自然科学基金（61702062）资助项目。

提出一种基于改进极限学习机（Online sequence extreme learning machine， OSELM）的新能源电站数据采集与监控（Supervisory control and data acquisition， SCADA）系统攻击检测模型。首先使用ADASYN算法对数据样本中的异常数据和正常数据进行数量平衡，以满足真实电站SCADA系统环境中异常数据量少的特点。接着使用降噪自编码网络对平衡后的数据进行约简，消除无关或冗余特征以降低检测模型的训练时间。最后在AWID数据集上进行了大量对比实验，结果表明，所提的数据约简方法可有效地降低数据维度，降低了检测时间；与其他基于浅层学习算法的检测分类器相比，本文所提方法在检测准确度和误报率方面也体现出了更优性能。

来源：2021年第5期

《南京航空航天大学学报》期刊编辑部

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