张恩,黄永腾,江泽,胡灿伟,朱明超,李鹏生.基于改进支持向量机的电力物联网入侵检测方法[J].电工技术,2023(21):101-103
基于改进支持向量机的电力物联网入侵检测方法
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.21.025
中文关键词:  改进支持向量机  粒子群优化  物联网  入侵检测
英文关键词:
基金项目:
作者单位
张恩 北京理工大学珠海学院 
黄永腾 北京理工大学珠海学院 
江泽 南方电网超高压输电公司曲靖供电局 
胡灿伟 北京理工大学珠海学院 
朱明超 北京理工大学珠海学院 
李鹏生 北京理工大学珠海学院 
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中文摘要:
      针对传统入侵检测方法存在精度不高、耗时长等问题，提出基于改进支持向量机的电力物联网入侵检测方法。对电力物联网数据进行标准化处理，采用粒子群优化方法改进支持向量机关键参数，构建支持向量机检测模型；输入标准化处理完成的数据，通过支持向量机模型训练完成入侵检测研究。实验结果表明，所提方法的检测精度高达93.5%，检测耗时最高仅为8 s，相比传统方法具有明显优势，为电力物联网安全稳定运行提供了基础保障。
英文摘要:
      
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