[发明专利]电力通信网络异常入侵检测方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201810688940.2 | 申请日： | 2018-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN109088744A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 姜文婷;王婉婷;刘佳;陈燕;亢中苗;刘健峰 | 申请（专利权）人： | 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510600 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种电力通信网络异常入侵检测方法，一方面，在得出第一目标数据之后；又从第一目标数据中提取影响电力通信网络异常的第二目标数据，即可以提取关键特征，进而提高了检测准确性；另一方面，在得出第二目标数据之后，依据第二目标数据构建电力通信网络的BP_Adaboost神经网络模型，并对构建的BP_Adaboost神经网络模型进行训练，最后根据训练后的BP_Adaboost神经网络模型对电力通信网络进行异常入侵检测，BP_Adaboost神经网络模型相比于传统的BP神经网络模型，收敛速度快，进一步提高了检测准确性。另外，本发明还公开了一种电力通信网络异常入侵检测装置、设备及存储介质，效果如上。 | ||
| 搜索关键词： | 电力通信网络 目标数据 神经网络模型 异常入侵检测 存储介质 构建 关键特征 通信网络 影响电力 传统的 检测 收敛 | ||
【主权项】：
1.一种电力通信网络异常入侵检测方法，其特征在于，包括：获取电力通信网络运行时的原始数据，并对所述原始数据进行预处理以得出第一目标数据；从所述第一目标数据中提取影响所述电力通信网络异常的第二目标数据；依据所述第二目标数据构建所述电力通信网络的BP_Adaboost神经网络模型，并对所述BP_Adaboost神经网络模型进行训练；根据训练后的所述BP_Adaboost神经网络模型对所述电力通信网络进行异常入侵检测。
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