一种改进概率神经网络的工业控制系统安全态势评估方法.docx

文章介绍了一种改进的概率神经网络（PNN）在工业控制系统（ICS）安全态势评估中的应用方法。随着ICS遭受越来越多的网络攻击，传统的安全措施已无法满足需求，网络安全态势感知成为重要的防御策略。该方法包括态势识别、理解和预测三个阶段，可以提前预警，提高防御的主动性和针对性。 文章指出，机器学习，特别是人工神经网络（ANN），在态势感知中有很大潜力。PNN作为一种特殊的ANN，具有良好的分类和预测能力，但在态势感知领域的应用还不广泛。为了优化PNN，作者采用了主成分分析（PCA）和改进的果蝇优化算法（IFOA）。PCA用于数据预处理，减少数据维度，提高处理效率；IFOA则用于寻找PNN的最佳平滑因子，提升分类准确率和精确率，以应对ICS，尤其是电力系统的安全威胁。 在电力系统安全态势评估中，文章提出了一种结构化的评估方法。首先，对电力系统数据进行规范化和预处理，然后运用优化后的PNN进行态势分类。接着，通过计算态势值形成态势值数据库，有助于更准确地评估系统运行状态。这种方法为未来的研究提供了有力支持，特别是在安全态势预测方面。 相关工作部分提到了PNN在故障诊断和样本分类中的应用，但其在态势感知领域的应用较少。文中还对比了不同的优化算法，如遗传算法和粒子群算法，指出它们的局限性，并强调了果蝇优化算法在寻找PNN平滑因子时的优势，如参数少、全局优化能力强等。 此外，文章引用了针对电力系统安全态势感知的其他研究，例如基于智能电网大数据分析的安全态势感知机制和基于分布式监控和多源信息融合的主动配电网态势感知系统，这些研究展示了在电力系统安全防护中的创新方法。 总结来说，本文提出了一种结合PCA和IFOA优化的PNN模型，用于工业控制系统，特别是电力系统的安全态势评估。这种方法能够提高态势分类的准确性，形成态势值数据库，有助于更有效地评估和预测系统安全状态，对抗网络攻击。同时，文章也回顾了相关研究，突显了PNN在态势感知领域的潜力和优化算法的重要性。