基于SCADA和投票分类模型的电力系统攻击检测技术

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摘  要： 为检测电力系统中的网络攻击行为，文中提出一种基于电力数据采集与监视控制（SCADA）系统的攻击检测方法，探讨了机器学习方法作为检测电力系统攻击的可行性，并评估了其性能，讨论了机器学习模型作为攻击检测方法的意义。此外，还提出一种基于机器学习的投票分类模型（RES），其由RF、ET和SVM三种基本分类器构成，使用投票分类中的软投票方法，并且考虑了基本分类器的权重对投票分类模型的影响。（剩余11941字）

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