基于改进EfficientNet的电力资产信息数据流量异常检测的应用

作     者：李泽科 郭久煜 邓春荣 张章学 LI Zeke;GUO Jiuyu;DENG Chunrong;ZHANG Zhangxue

作者机构：国网福建省电力有限公司福建福州350003 国网福建省电力有限公司龙岩供电有限公司福建龙岩364100 福建省海峡信息技术有限公司福建福州350003 

出 版 物：《信息安全与通信保密》 (Information Security and Communications Privacy)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：42-53页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央引导地方科技发展专项(2021L3032) 

主　　题：贝叶斯超参数优化 网络攻击 异常流量检测 智能变电站 

摘      要：针对传统异常流量检测方法在面对复杂多样的新型网络攻击时存在的数据特征提取困难、准确率低、误报率高和运行成本高等问题,提出了一种基于EfficientNet与贝叶斯超参数优化的电力资产信息流量异常检测方法,通过将流量数据序列转换为二维图像,有效提取网络流量异常特征并进行分类,实现高准确度和效率。在KDD-NSL、CIC-IDS2017数据集上,相较于VGG19、Xception、ResNet50,该方法分别提升最高6.7%的准确率和8.1%的F1值,表明了该方法的显著优势和实用价值。