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申请/专利权人：南京林业大学
摘要：本发明涉及网络攻击检测技术领域，具体的说是一种虚假数据注入攻击检测方法，包括收集实时数据，利用高精度预测模型预测传感网络边缘数据，对比实际数据与预测数据，生成残差，通过实时分类方法对残差进行分类，识别正常数据波动与FDI攻击，本发明利用边缘计算的集连接、计算、存储的优势以及其靠近技术，将安全下沉到网络的边缘，该设计不仅能够及时检测到FDI攻击的存在，还能大大提高检测的准确性，这种基于先预测后分类的FDI攻击检测方案，为工业控制系统的安全防护提供了新的思路和手段，有助于提升整个工控网络的安全性和稳定性，充分利用了边缘计算实时数据采集与处理的优势，旨在提高检测效率和准确性。
主权项：1.一种虚假数据注入攻击检测方法，其特征在于，包括：收集实时数据；利用高精度预测模型预测传感网络边缘数据；对比实际数据与预测数据，生成残差；通过实时分类方法对残差进行分类；识别正常数据波动与FDI攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京林业大学 一种虚假数据注入攻击检测方法
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