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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司信息通信分公司

摘要：本发明提供一种变电站过程层网络异常识别方法及装置，针对过程层网络中的变电站配置文件感知网络结构和通信路径，监控过程层网络流量数据，通过提取时域特征和频域特征利用支持向量机进行流量异常识别，针对变电站事件报文和采样值报文的发送时间间隔和发生频次进行报文异常状态识别，通过构建决策树判断变电站过程层网络的异常状态。

主权项：1.一种变电站过程层网络异常识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：解析变电站配置文件，获取基于智能电子设备的过程层网络结构和通信路径；监测过程层网络流量数据，包括当前时段内面向通用对象的变电站事件报文和采样值报文；获取所述变电站事件报文中的事件计数器值、第一报文计数器值和第一发送时间间隔，获取所述变电站事件报文中控制块路径标记的第一智能电子设备标识；获取所述采样值报文中的第二报文计数器值、第二发送时间间隔，获取所述变电站事件报文中采样值ID对应的第二智能电子设备标识；获取当前时段内所述过程层网络流量数据的时域特征和频域特征，所述时域特征包括当前时间段内运行的智能电子设备个数、端口连接数、具有相同标识的主机连接数、具有相同报文类型的连接数、具有相同主机和报文类型的连接数、以及主机不同且报文类型相同的连接数；所述频域特征包括间隔层与过程层智能电子设备之间上行流量大小和下行流量大小；将所述时域特征和所述频域特征输入预训练的支持向量机，以识别流量异常状态；将当前时间段内的所述变电站事件报文和所述采样值报文按照访问点名称分类并按照时间戳序列构建变电站事件报文序列和采样值报文序列，核查所述第一报文计数器和所述第二报文计数器以识别报文连续性异常状态；统计预设正常运行时间段内所述变电站事件报文的第一最小发送时间间隔和第一最大发送时间间隔，所述采样值报文的第二最小发送时间间隔和第二最大发送时间间隔；将预设正常运行时间段内划分为多个子时间段，统计每个子时间段内所述变电站事件报文的发生频次，并标记所述变电站事件报文发生频次的第一上界和第一下界；获取当前时间段内所述变电站事件报文的第一时间间隔、发生频次以及所述采样值报文的第二时间间隔，并与所述第一最小发送时间间隔、所述第一最大发送时间间隔、所述第二最小发送时间间隔、所述第二最大发送时间间隔、所述第一上界和所述第一下界进行比较判断报文异常状态；以流量异常状态为根节点，以所述变电站事件报文序列和所述采样值报文序列的报文连续性异常状态和报文异常状态为中间节点，以正常、报文不连续、过流量异常和低流量异常为叶子节点构建决策树，执行变电站过程层网络异常判断。

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