一种工控流量异常检测方法、系统及电子设备

本发明公开了一种工控流量异常检测方法、系统及电子设备，属于流量异常检测技术领域。包括：获取工况网络的实时流量数据包并进行预处理，生成原始流量特征序列和时频特征序列；通过训练好的混合神经网络模型对原始流量特征序列和时频特征序列进行并行处理，分别获取数据特征映射结果和物理特征映射结果并自适应融合，获取流量异常检测结果；其中，混合神经网络模型利用D‑ST‑LSTM网络学习原始流量特征序列中的深层次时序信息，利用DAE‑CNN网络对时频特征序列进行局部空间特征提取。能够充分利用流量数据的时间和空间维度信息，提高工控流量异常检测的精度；解决了现有面对低特征辨识度的异常流量异常检测效果有限的问题。