[发明专利]一种适用于源网荷互动工控系统的网络流量异常检测方法

摘要

本发明公开了一种适用于源网荷互动工控系统的网络流量异常检测方法，采用两层分类机制，即先通过OCSVM模型进行第一次分类，该分类器可以检测出绝大部分的正常流量，通过调整模型尽可能的检测出异常流量，然后将OCSVM判定为异常的数据(可能包括部分正常流量)通过GBDT算法进行第二次分类，第二次分类用于检测出第一次分类中误检的正常流量，并将这部分流量加入样本重新训练，提高检测的准确度。本发明在保证流量检测准确率的情况下，同时有着较快的检测效率，满足源网荷互动的工控系统的流量检测需求。

主权项

1.一种适用于源网荷互动工控系统的网络流量异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过数据采集模块实时采集源网荷互动工控系统中的流量数据，对其中的数据特征进行统计，并将流量的特征数据输入数据处理模块进行处理；(2)数据处理模块处理离线样本数据或在线测试数据，并将处理后的数据应用于第一分类模块；(3)将训练处理后的样本数据1和步骤(6)中得到的自学习模块中的流量数据组成新的样本数据，并进入数据预处理模块对数据进行预处理，最后将数据预处理模块处理后的数据应用于第一训练模块；(4)将步骤(2)中处理后的数据作为输入，并通过步骤(3)中得到的第一训练模块对数据进行训练，训练后的数据进入第一分类模块，通过第一分类模块检测流量是否正常，如果正常则输出流量正常，如果流量不正常则进入步骤(6)；(5)将训练处理后的样本数据2进入数据处理模块对数据进行处理，最后将数据处理模块处理后的数据应用于第二训练模块；(6)将第二训练模块中的数据进行训练，训练后的数据以及步骤(4)中得到的非正常的流量数据进入第二分类模块，通过第二分类模块检测流量是否正常，如果正常则将数据加入自学习模块并进入步骤(3)，如果流量不正常则输出流量异常并报警。