基于模糊聚类的多类簇归属电力实体行为异常检测算法

• Published in: 河北科技大学学报 Vol. 43; no. 5; pp. 528 - 537
• Main Authors: 郭禹伶, 左晓军, 崔景洋, 王颖, 张光华
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院,河北石家庄 050021%河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄 050018 2022
• Subjects: 数字化主动电网; 数据安全与计算机安全; 模糊聚类; 用户与实体行为分析; 异常检测
• ISSN: 1008-1542
• DOI: 10.7535/hbkd.2022yx05008

TP393.0%TM769; 针对数字化主动电网中电力实体行为复杂化、攻击手段隐蔽化等问题,提出了 一种基于模糊聚类的多类别归属异常检测算法.首先,对电力实体行为相似性的度量方式进行优化,并基于优化后的度量方法构建模糊聚类算法,通过多次迭代得到实体行为对应各类别的隶属度矩阵;其次,根据类别软划分隶属度矩阵,分别计算实体在各个类别内的近邻距离、近邻密度与近邻相对异常因子等参数;最后,分析实体在各类簇内的相对异常情况,判断该电力实体行为是否属于异常行为.结果表明,与LOF,K-Means和Random Forest算法相比,新方法具有更高的异常行为检出数量和更优的异常检测评价指标,解决了传统异常检测算法样本评价角度单一的问题,进一步提高了数字化主动电网抵御未知威胁的能力.