一个白平衡优化器与基于深度学习的混合网络安全解决方案,用于智能城市环境

科学领域:

• 网络安全 网络安全
• 智能电网是一种智能电网.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 智能电网对于智慧城市至关重要,能有效地管理能源.
• 分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击对智能电网稳定性构成重大网络安全威胁.
• 现有的方法在智能电网网络安全中的复杂性和数据量方面存在困难.

研究的目的:

• 为智能电网开发先进的网络安全解决方案,以检测和减轻DDoS攻击.
• 提高智能城市基础设施内的智能电网的可靠性和稳定性.
• 解决高维度数据在识别网络威胁方面的挑战.

主要方法:

• 提出了一种新的白平衡优化器与基于混合深度学习的网络安全解决方案 (WSEO-HDLCS).
• 基于WSEO的特征选择 (WSEO-FS) 用于处理高维数据.
• 一个堆叠的深度自动编码器 (SDAE) 模型用于DDoS攻击检测,超参数由引力搜索算法 (GSA) 优化.

主要成果:

• WSEO-HDLCS技术有效地识别了智能电网中DDoS攻击的存在.
• WSEO-FS方法成功地解决了高维度数据的挑战.
• 与现有方法相比,CICIDS-2017数据集上的模拟表明了优越的性能.

结论:

• WSEO-HDLCS技术为智能电网网络安全提供了一个有前途且有效的解决方案,可以抵御DDoS攻击.
• 这种方法提高了智能城市环境中的智能电网的安全性和可靠性.
• 该研究强调了混合深度学习和优化算法的潜力,用于先进的网络威胁检测.