[发明专利]基于随机森林和长短期记忆网络的工业物联网数据异常检测方法在审
| 申请号： | 202210657643.8 | 申请日： | 2022-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN115242431A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 刘泳锐;邢燕祯;秦志鹏;刘中金;吕志梅;陈解元;范广;杨朝晖;李华 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/00;G06N20/20;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/50 |
| 代理公司： | 北京智行阳光知识产权代理事务所(普通合伙) 11738 | 代理人： | 刘明曜 |
| 地址： | 100020*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及基于随机森林和长短期记忆网络的工业物联网数据异常检测方法，首先进行数据预处理，然后通过随机森林算法筛选出各目标流量特征，最后基于长短期记忆网络，训练获得工业物联网数据异常检测模型，用于对目标工业物联网中的待分析工业物联网流量实现异常检测；设计方法不仅综合考量了多维度数据特征，使模型能过适应真实的应用环境，提升检测准确性，而且针对多维度特征分析，引入随机森林算法对多维数据进行特征提取，以信息熵为度量构造熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零或接近零，能够很好的选择出多维数据的重要特征；整个设计方法能够有效应对工业网络物联网安全威胁，提高异常流量检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 森林 短期 记忆 网络 工业 联网 数据 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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