电力信息网络中的基于图神经网络的网络攻击检测研究  

作　　者：吴让乐 刘钘 尉颖 何乃彩 WU Rangle;LIU Xing;YU Ying;HE Naicai

机构地区：[1]甘肃同兴智能科技发展有限责任公司,甘肃兰州730050

出　　处：《信息技术与信息化》2025年第1期87-90,共4页Information Technology and Informatization

摘　　要：针对当前电力信息网络攻击检测方法存在的误报率较高和F1-score较低的问题,文章提出了一种基于图神经网络的电力信息网络攻击检测方法。首先,通过生成电力信息网络的拓扑图,以图结构的形式详细表示了用户服务器之间的网络拓扑结构以及它们之间的交互关系。然后,利用图神经网络的强大功能,对电力信息网络拓扑图中的攻击特征进行有效提取和分类。这种方法能够深入分析网络中的复杂关系和模式,从而实现对电力信息网络中各种网络攻击的准确检测。通过一系列实验验证,文章设计的方法在电力信息网络攻击检测中表现出色。具体而言,误报比例被控制在不超过0.1%的水平,而F1-score则达到了不低于90%的高值。表明该方法在检测电力信息网络攻击时具有较高准确度和可靠性。因此,基于图神经网络的电力信息网络攻击检测方法在电力信息网络攻击检测领域具有广阔的应用前景,能够为电力系统的安全稳定运行提供有力的技术支持。

关 键 词：电力信息网络 图神经网络 网络攻击 网络拓扑图 卷积操作 F1-score 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]