关键词：攻击预测 风险评估 复杂网络 隐马尔科夫模型 

摘要：为准确评估当前电力信息物理系统(cyber physical system,CPS)的风险状态,针对信息、电力紧密耦合的特点,提出一种基于攻击预测的电力CPS风险评估方法。利用已检测到的攻击告警信息,基于隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)识别出可能的攻击场景,推测攻击者的攻击意图,分析其未来的攻击目标和概率。攻击预测结果表征着系统当前的攻击威胁状况,将其作为输入,结合传统的单域(信息域或物理域)风险评估方法计算单域风险,再基于电力CPS复杂网络模型评估跨域风险,融合二者的结果得到最终的风险值。基于智能配电网IEEE33节点的仿真平台,对攻击预测方法以及安全风险评估方法进行了验证,证明了基于攻击预测的风险评估方法的可行性和合理性。

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