摘要
本发明公开了一种基于时序特征的工控网络威胁趋势检测方法及系统,具体涉及工控网络技术领域;通过引入新设备或系统升级后的时序数据,动态调整现有威胁检测模型以提升其适应性,将新数据输入原有模型并根据反应速度评估模型性能;若性能下降,则通过分析时序数据特征的漂移来判断模型的特征一致性;接着,通过混合验证评估模型在不同数据集上的稳定性;根据这些评估结果,判断模型的适应性并将其划分为高适应或低适应模型,对于低适应模型,动态调整阈值,并通过二级检测机制进一步分析误报频率异常,过滤误报,有效提高了模型在数据变化中的适应性,降低了误报风险,增强了系统的安全性和可靠性。
技术关键词
工控网络威胁
趋势检测方法
时序特征
数据
表达式
机器学习模型
时间段
频率
指数
工控网络技术
模式
滑动窗口
矩阵
异常信号
预测误差
动态
机制
生成特征
模块
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信号
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表达式
频率
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