[发明专利]融合邻域粗糙集和优化SVM的工控入侵检测方法及装置在审
| 申请号： | 202210981877.8 | 申请日： | 2022-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN115345236A | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 赵国新;张博伦;张磊 | 申请（专利权）人： | 北京石油化工学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N10/60;G06N3/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司 11471 | 代理人： | 刘晓丹 |
| 地址： | 102600 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合邻域粗糙集和优化SVM的工控入侵检测方法及装置，所述方法包括基于工控入侵检测的历史数据生成数据集，将数据集划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集进行预处理；将预处理后的训练集和测试集送入预构建的SVM算法模型，通过5折交叉验证的分类准确率的相反数作为适应度，采用量子训练样本群优化算法对SVM算法模型进行迭代训练和测试，求取目标函数的最优值确定故障分类的超平面，根据目标函数的最优值得到工控入侵检测模型；将待测数据输入工控入侵检测模型，获得入侵检测结果。本发明通过量子粒子群优化算法对SVM分类器进行参数寻优，利用优化后的SVM构建工控入侵检测模型，该工控入侵检测模型提高了入侵检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 邻域 粗糙 优化 svm 入侵 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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