信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E1): 28-.

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一种基于交互行为的电力5G核心网异常检测方法

刘冬兰1,2,3梅文明4国涛5王睿1,2,3刘新1,2,3金正平6唐世翔6   

  1. 1(国网山东省电力公司电力科学研究院济南250003)
    2(山东省智能电网技术创新中心济南250003)
    3(山东省能源工业互联网大数据技术重点实验室济南250003)
    4(国家电网有限公司北京100031)
    5(国网思极网安科技(北京)有限公司北京102209)
    6(北京邮电大学网络空间安全学院北京100876)
  • 出版日期:2025-12-20 发布日期:2025-12-20
  • 通讯作者: 刘冬兰 硕士,高级工程师.主要研究方向为网络安全、5G安全、数据安全. liudonglan2006@126.com
  • 作者简介:刘冬兰 硕士,高级工程师.主要研究方向为网络安全、5G安全、数据安全. liudonglan2006@126.com 梅文明 博士,正高级工程师.主要研究方向为电力网络安全. earthol@126.com 国涛 工程师.主要研究方向为网络安全. guotao1125@163.com 王睿 博士,高级工程师.主要研究方向为电力信息安全. wangrui_dky@163.com 刘新 硕士,正高级工程师.主要研究方向为电力数据分析、电力数据安全. 49557599@qq.com 金正平 博士,副教授.主要研究方向为网络空间安全. zhpjin@bupt.edu.cn 唐世翔 硕士研究生.主要研究方向为网络空间安全. xor@bupt.edu.cn

  • Online:2025-12-20 Published:2025-12-20

摘要: 随着5G技术在智能电网中的广泛应用,电力系统中需采用5G技术处理大量多样化数据,而异常数据的出现将会影响电力系统的安全性和稳定性.电力5G场景下的异常检测算法研究可以确保电力系统稳定安全运行并促进智能电网健康发展.提出一种基于交互行为的电力5G核心网异常检测模型NormalcyNet5G,该模型对电力5G核心网节点建模以构建图神经网络,从而打破加密信令场景下数据包深度解析的局限性.实验表明,该模型在电力5G核心网异常检测性能上优于现有其他模型,为后续研究提供了有价值的参考和对比基准.

关键词: 智能电网, 5G, 交互行为基线, 异常检测, 图神经网络

中图分类号: