一种基于LSTM-GRU模型的新能源场站网络安全攻击检测方法

本发明公开一种基于LSTM‑GRU模型的新能源场站网络安全攻击检测方法，包括如下操作：构建LSTM‑GRU模型，将网络流量输入至LSTM模型中，通过LSTM模型对输入数据重构得到遗忘、输入以及输出门控，特征学习时间序列的网络流量数据，将LSTM预测结果输入至GRU网络中，引入Softmax函数输出网络安全攻击检测结果，评估网络安全状态。本发明通过长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)能够提高网络流量异常检测效率，实现新能源场站网络安全攻击检测。