买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明提出一种多维度工业网络行为异常检测方法，属于网络行为检测技术领域。包括：S1.建构多视图关联分析的行为分析模型；S2.建构多维跨域共享学习模型，以工控网络多维度视图及共享节点嵌入作为输入，以新的共享节点嵌入作为输出；S3.建构单域特定学习模型，使模型在多个维度上对异常进行评估和检测；S4.在多个维度上进行单视图特定学习，强化学习各维度上的嵌入信息，并根据各维度嵌入特征重建预测行为值，根据预测行为与实际行为的偏差计算各维度上的异常得分；S5.设置异常得分阈值，当异常得分在异常得分阈值内，进行异常告警。解决缺乏多维度识别和理解网络行为、处理高维数据的效率差的问题。

主权项：1.一种多维度工业网络行为异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建多视图关联分析的行为分析模型，包括以下步骤：S11.获取工控网络初始数据，对数据进行预处理，提取多维度特征；工控网络初始数据由𝑇train时间上的N个传感器的传感器特征值和网络数据组成；其中传感器特征值表示为： 1其中，表示初始训练数据向量；表示在时间刻度t中，工控系统中的N个传感器的特征值；在每个时间刻度t中，传感器特征值形成一个N维向量，表示工控系统中的N个传感器的特征值；对于每个域，构造一个无向加权图；由于各个域的信息是互相关联的，并且共享着完全一致的节点集，因此，将跨域图构造为无向加权多图，它包含具有N个节点的节点集V和具有D种不同类型的边集，即；多维度特征包括：控制行为序列、控制行为不变量、数据行为序列、数据行为不变量和多视图数据变化比例；S12.基于多维度特征构建工控网络单维度视图及节点嵌入；通过物理维度上传感器之间数据的相互传输构建带权重的有向连通图以表征物理维度上各节点间的初始关联，在网络维度上通过节点间相互传输网络数据包构建网络维度上的带权重的有向连通图，并通过两个维度上处理后的数据生成各自的初始节点嵌入；S13.将多个工控网络单维度视图进行多视图结合，获得工控网络多维度视图及共享节点嵌入;获得两个维度上的单图表示及节点嵌入后，通过共同节点集特性，构造同时表示两个维度上节点关联的共享图表示；S2.构建多维跨域共享学习模型，以工控网络多维度视图及共享节点嵌入作为输入，以新的共享节点嵌入作为输出；S3.构建单域特定学习模型，在每个工控系统的单维度视图上学习维度内的节点特征，使模型在多个维度上对异常进行评估和检测；S4.在多个维度上进行单视图特定学习，强化学习各维度上的嵌入信息，并根据各维度嵌入特征重建预测行为值，根据预测行为与实际行为的偏差计算各维度上的异常得分;S5.设置异常得分阈值，当异常得分在异常得分阈值内，进行异常告警。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 一种多维度工业网络行为异常检测方法