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发明公开
基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法无效

公开(公告)号：CN114785573A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210357838.0

申请日：2022-04-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 章坚民 , 肖振远

IPC: H04L9/40 , G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法，收集不同运行情况下的变电站过程层网络时序流量数据，分别提取时域和时‑频域特征，进行归一化处理后，获得包含采样时刻、样本类型、时域特征以及时‑频域特征的样本数据。再使用样本数据对构建的LSTM神经网络进行训练，确定模型的结构参数和超参数。模型输出向量的维数为变电站过程层网络流量类型数目。最后采用该检测模型对变电站过程层网络流量数据进行检测，得到对应的数据类型结果。该方法将变电站过程层网络流量检测与深度学习相结合，有效提高了变电站过程层网络异常流量检测的准确率，降低检测的误判率和漏检率。

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