【摘 要】
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由于网络外界病毒入侵的隐蔽性极高、入侵类型较多，病毒难以被全面地被感知，导致电网调度自动化系统运行安全受到威胁。为提升电网调度自动化系统网络的安全性，提出基于随机矩阵理论（Random Matrix Theory， RMT）的电网调度自动化系统网络安全态势感知技术。采集电网调度自动化系统网络安全信息数据，构建病毒入侵环境下的安全状态分布模型，并利用该模型完成电网调度系统网络安全态势特征信息的提取。
【基金项目】
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南方电网公司重点科技项目（0000002021030101XT00045）；
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由于网络外界病毒入侵的隐蔽性极高、入侵类型较多，病毒难以被全面地被感知，导致电网调度自动化系统运行安全受到威胁。为提升电网调度自动化系统网络的安全性，提出基于随机矩阵理论（Random Matrix Theory， RMT）的电网调度自动化系统网络安全态势感知技术。采集电网调度自动化系统网络安全信息数据，构建病毒入侵环境下的安全状态分布模型，并利用该模型完成电网调度系统网络安全态势特征信息的提取。采用RMT中的M-P模型及单环定律对网络安全态势特征值在随机矩阵内的分布情况进行谱分析，根据特征值分布状态获取网络安全态势在稳定情况及异常情况下的变换规律，实现电网调度系统网络安全态势感知。实验结果表明，通过对该方法开展安全态势感知测试，验证了该方法应用在电网调度系统中组件安全态势感知及网络安全态势感知的精准度均较高，体现了该方法的有效性。
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