[发明专利]工业互联网异常行为挖掘方案在审
| 申请号： | 201610527355.5 | 申请日： | 2016-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN106230772A | 公开（公告）日： | 2016-12-14 |
| 发明（设计）人： | 俞海国;刘文泉;马先;张洪平;张海宁;刘世良;苏生平;尚西元;李楠芳;刘忠魁;赵明明;林亮成;任凤伟;王迎鹤 | 申请（专利权）人： | 国网青海省电力公司;中电运行（北京）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 810008*** | 国省代码： | 青海;63 |
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| 摘要： | 根据移动互联环境下工业控制网络中数据行为特点，提供一种改进的混合多分类朴素贝叶斯算法及基于两步筛选的海量数据增量学习算法，并应用到移动工业控制系统的异常行为挖掘与分析中。该异常行为挖掘方案由异常行为分类和挖掘算法设计而成：可疑行为分类的方法以及数据挖掘的过程，在移动互联环境下工业控制网络中，行为数据的挖掘分为两个阶段：分类器学习阶段和网络行为监测阶段；在获得各类行为分类器之后，恶意软件行为的数据挖掘进入第二阶段，网络行为监测阶段。朴素贝叶斯分类算法在分类类别独立的前提下，具有计算速度快，分类准确性高和健壮性好等特点，并得到广泛应用。 | ||
| 搜索关键词： | 工业 互联网 异常 行为 挖掘 方案 | ||
【主权项】：
工业互联网异常行为挖掘方案，其特征在于：所述的异常行为挖掘方案由异常行为分类和挖掘算法设计而成：可疑行为分类的方法以及数据挖掘的过程，在移动互联环境下工业控制网络中，行为数据的挖掘分为两个阶段：分类器学习阶段和网络行为监测阶段；在获得各类行为分类器之后，恶意软件行为的数据挖掘进入第二阶段，网络行为监测阶段。
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