[发明专利]一种基于深度学习的工业控制流量协议识别方法在审
| 申请号： | 202210366791.4 | 申请日： | 2022-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN114884695A | 公开（公告）日： | 2022-08-09 |
| 发明（设计）人： | 李群峰;郑洪宇;宗学军;何戡;杨忠君;连莲;孙逸菲 | 申请（专利权）人： | 沈阳化工大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L67/125;H04L41/16;H04L43/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳技联专利代理有限公司 21205 | 代理人： | 张志刚 |
| 地址： | 110142 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的工业控制流量协议识别方法，涉及一种提高工业控制模型运行方法，本发明将其划分为训练数据集和做测试数据集；通过数据加强将训练数据集调整数据的不平衡性，将处理过后的数据作为下一层的输入；使用最大似然估计计算最优标注序列，通过训练得到最高条件概率对输入数据进行标记；使用MLP作为协议识别的分类器，效果不理想可以优化权重参数，继续学习直到模型最优化，将此模块与真实工控环境结合达到实时监测的效果。本发明绕过了私有协议的预特征处理以及人工提取特征值，避免不必要的困难与损失；实现对工业控制系统协议的实时自动有效解析识别，达到流量监测与分类，避免恶意流量攻击工业系统，保障工业控制系统的安全，提高工业环境的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 工业 控制 流量 协议 识别 方法 | ||
【主权项】：
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