[发明专利]工控数据流检测模型构建及工控数据流检测方法、装置

权利要求书

1.一种工控数据流检测模型构建方法，其特征在于，包括：

获取工控数据流样本集，所述工控数据流样本集包括：正常工控数据流样本和异常工控数据流样本；

将所述工控数据流样本集中的每一个工控数据流样本转换为二进制序列；

对所述二进制序列按照预设字节大小进行划分并将划分后的每一个字节数据作为一个像素点构建得到对应的灰度图像；

利用构建得到的每一个所述灰度图像对预设深度学习模型进行训练直至训练结果满足预设条件，得到工控数据流检测模型。

2.根据权利要求1所述的工控数据流检测模型构建方法，所述将所述工控数据流样本集中的每一个工控数据流样本转换为二进制序列以及对所述二进制序列按照字节大小进行划分并将划分后的每一个字节数据作为一个像素点构建得到对应的灰度图像，包括：

将每一个工控数据流中的每一个预设格式的数据包转换为二进制序列；

对所述二进制序列按照字节大小进行划分并将划分后的每一个字节数据作为一个像素点构建得到每一个数据包对应的灰度图像。

3.根据权利要求1所述的工控数据流检测模型构建方法，其特征在于，所述将所述工控数据流样本集中的每一个工控数据流样本转换为二进制序列步骤之前，所述方法还包括：

对获取到的工控数据流样本集中工控数据流中的数据包进行筛选预处理。

4.根据权利要求1所述的工控数据流检测模型构建方法，其特征在于，所述对所述二进制序列按照字节大小进行划分步骤之前，所述方法包括：

对转换得到的所述二进制序列的长度进行归一化处理。

5.根据权利要求4所述的工控数据流检测模型构建方法，其特征在于，所述对所述二进制字节序列的长度进行归一化处理，包括：

获取所述二进制序列中包含的字节长度；

若所述二进制序列中字节长度小于预设长度，不足部分用零补足；

若所述二进制序列中字节长度大于所述预设长度，从对应的二进制序列截取预设长度的二进制序列。

6.根据权利要求4所述的工控数据流检测模型构建方法，其特征在于，所述将划分后的每一个字节数据作为一个像素点构建得到对应的灰度图像，所述方法包括：

基于归一化后的二进制序列包含的字节长度，确定待构建的灰度图像的尺寸；

根据划分后的每一个字节数据对应的十进制大小来确定所述待构建的灰度图像中每一个像素点的灰度值；

对各像素点的灰度值按照预设顺序依次排列，构建得到灰度图像。

7.一种工控数据流检测方法，其特征在于，包括：

获取根据待检测工控数据流转换得到的灰度图像；

将所述灰度图像输入利用如权利要求1-6中任一项所述的工控数据流检测模型构建方法构建得到的目标检测模型；

根据所述目标检测模型的输出结果确定待检测工控数据流是否发生异常。

8.一种工控数据流检测模型构建装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取工控数据流样本集，所述工控数据流样本集包括：正常工控数据流样本和异常工控数据流样本；

转换模块，用于将所述工控数据流样本集中的每一个工控数据流样本转换为二进制序列；

构建模块，用于对所述二进制序列按照预设字节大小进行划分并将划分后的每一个字节数据作为一个像素点构建得到对应的灰度图像；

训练模块，用于利用构建得到的每一个所述灰度图像对预设深度学习模型进行训练直至训练结果满足预设条件，得到工控数据流检测模型。

9.一种工控数据流检测装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取根据待检测工控数据流转换而来的灰度图像；

输入模块，用于将所述灰度图像输入利用如权利要求1-6中任一项所述的工控数据流检测模型构建方法构建得到的目标检测模型；

确定模块，用于根据所述目标检测模型的输出结果确定待检测工控数据流是否发生异常。