[发明专利]一种基于深度学习的配水系统网络物理攻击检测方法在审
| 申请号： | 202110480658.7 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113194098A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 李娟;王迪;杜海龙;刘贲;乔乔;左英泽 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06F30/20;G06F17/15;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京远大卓悦知识产权代理有限公司 11369 | 代理人： | 刘小娇 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的配水系统网络物理攻击检测方法，包括如下步骤：步骤一、构建堆栈自编码器并将训练集数据输入获得重构数据；步骤二、将所述重构数据与训练集数据进行比较并构建成重构误差矩阵；步骤三、将所述重构误差矩阵分解为时间步长的窗口误差，并将所述窗口误差与阈值进行比较：若所述窗口误差不大于阈值，则配水系统网络正常；若所述窗口误差大于阈值，则配水系统网络检测到攻击。本发明具有学习高维数据精确检测攻击的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水系 网络 物理 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
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