电力监控系统高级持续性威胁感知研究

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针对传统电力监控系统云模型不确定度的特征量之间无差异,导致其威胁感知误差较大的问题,研究一种新的电力监控系统高级持续性威胁感知方法.建立威胁态势模型,提取电力监控系统高级持续性威胁因子,输入带有自我属性值和矩阵输出的威胁指标向量值,通过分析控制系统检测到的威胁数据得到威胁系数,应用映射理论,描述电力监控系统形成持续性威胁的因素,并引用人工智能领域的云模型方法,建立电力监控系统的威胁云模型,在监控系统上建立一个多层次的防护体系,提高威胁感知准确性.实验结果表明,在多次感知中,所研究方法威胁提取效果更好,且误差小于传统方法,其应用有效性更高.
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