摘要
本发明实现了一种基于多模型投票机制的电力监控系统异常检测方法,该方法是主要包括以下内容:首先采集电力监控系统中的网络流量数据和设备行为数据,并将其转换为多维特征向量;其次构建多种类型的异常检测模型,各模型独立判断输入数据的异常性;然后通过多数投票或加权投票机制,对各模型的判断结果进行融合处理,输出综合异常判定结果;最后基于反馈机制动态调整各模型的权重与检测参数,当融合结果超过设定阈值时输出报警信息,并联动系统响应模块。本发明首次提出的电力监控系统异常检测方法,具有检测准确率高、误报和漏报率低、动态可调、适应性强和部署灵活等优点,特别适用于关键基础设施中的工控网络安全防护场景。
技术关键词
电力监控系统
异常检测方法
多模型
多维特征向量
网络流量数据
深度学习模型
输出报警信息
机器学习模型
时序特征
联动系统
工控网络安全防护
综合异常判断
设备运行状态数据
梯度提升决策树
统计特征提取
损失函数设计
白名单机制
系统为您推荐了相关专利信息
细观损伤
声发射传感器
波形特征提取
变分贝叶斯
高斯混合模型聚类
数据异常检测方法
供水管
森林模型
数据异常检测系统
管道
验证管理系统
USB结构
USB接口
仿真模型
多模态
访问管理方法
网络流量数据
策略管理平台
标签
异常流量
异常检测方法
动物
机器学习算法
机器学习法
数据获取子模块