一种基于多模态机器学习算法的电网异常流量检测与识别方法

本发明公开了一种基于多模态机器学习算法的电网异常流量检测与识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取工控协议报文数据：通过数据采集器捕获所述的电力工控系统网络流量的通讯报文；步骤2：训练多模态的自编码器：基于正常业务的网络流量特征，训练自编码器；步骤3：异常流量监测：以正常业务下的解码还原度为基线，检测并采集异常流量；步骤4：异常数据分析建模：结合异常流量本身以及基线模型的编码结果，训练多模态的神经网络模型，用于对异常流量进行分类；本发明能够针对电力工业控制系统网络流量中存在的一些异常流量进行检测，通过分析异常流量的数据特征以及业务场景，实现对工业控制系统中的异常流量的分类。