基于隐马尔可夫模型的电力信息系统动态威胁定量分析

来源：上海理工大学学报杂志2022年第4期北京时间：

作者：苏鹏涛，吴贶，陈孟婕，张雪芹

单位：上海欣能信息科技发展有限公司，上海 200025,上海挚达科技发展有限公司，上海 200433,华东理工大学 信息科学与工程学院，上海 200237,华东理工大学 信息科学与工程学院，上海 200237

摘要：针对典型电力信息系统的网络威胁定量评估问题，提出了基于网络入侵检测系统（network intrusion detection syetem，NIDS）报警信息和隐马尔可夫模型的网络威胁动态分析方法HMM-NIDS。该方法充分利用NIDS报警信息，从优先级、严重度、资产值和可信度4个方面分析NIDS报警信息，给出了报警威胁定量描述和分类方法，优化了隐马尔可夫模型中的观测矩阵；基于贝叶斯网络分析攻击成功的可信度，避免NIDS误警信息干扰；基于改进的隐马尔可夫模型，融合得到系统的动态风险量化值。基于Darpa2000实验场景模拟DDoS攻击，通过对比实验，验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词：电力信息系统;威胁定量分析;隐马尔可夫;入侵报警;贝叶斯网络