摘要
本发明涉及电力工控流量报文的报文异常检测模型的构建方法和装置,包括利用样本特征数据集中属于已知的异常报文类型的样本特征数据,对报文异常检测模型进行训练;利用样本特征数据集中属于未知的异常报文类型的样本特征数据,对报文异常检测模型进行测试,得到报文异常检测模型。本发明克服了现有方法侧重于依赖报文格式进行简单畸形校验的不足,克服了现有基于人工智能的电力工控流量报文异常检测方法仅能实现二分类的不足,能够实现多类未知异常报文的识别,表明了所提模型具备一定的泛化能力,克服了现有基于规则的报文异常检测方法仅能对报文已知异常进行识别的不足。本发明还涉及电力工控流量报文的报文异常检测方法、一种设备和存储介质。
技术关键词
报文异常检测方法
样本
超参数
电力
数据
一维卷积神经网络
报文构造
字段
鲸鱼优化算法
测试模块
处理器
计算机设备
标识
可读存储介质
处理单元
存储器
误差
平铺
系统为您推荐了相关专利信息
媒体
数据生成模型
生成方法
文本
计算机可执行指令
交通状况分析方法
稀疏编码算法
交通管理终端
编码器
控制交通状况
消息验证码
加密方法
低功耗蓝牙设备
蓝牙通信设备
解密
网页框架
网页架构
机器学习算法
自然语言
网页模板
输出控制方法
多场景
驾驶舱
设备状态传感器
决策