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申请/专利权人：国网甘肃省电力公司信息通信公司;西安交通大学
摘要：本发明公开了一种电力物联网边缘服务异常流量攻击检测方法及系统，获取原始网络异常流量攻击数据集；将原始网络异常流量攻击数据集转化为适用于机器学习与深度学习模型处理的流量数据；基于预处理后的流量数据，选择设定的流量特征对优化的CatBoost分类模型进行训练，并保存训练后的CatBoost分类模型作为PIoT边缘服务异常流量攻击检测模型；利用PIoT边缘服务异常流量攻击检测模型对未知的异常流量进行检测，判定该访问是否为实施攻击的恶意流量。本发明提高了检测效率，实现高效、可靠的异常流量攻击检测，保障PIOT系统的安全运行。
主权项：1.一种电力物联网边缘服务异常流量攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取原始网络异常流量攻击数据集；S2、将步骤S1获取的原始网络异常流量攻击数据集转化为适用于机器学习与深度学习模型处理的流量数据；S3、基于步骤S2预处理后的流量数据，选择设定的流量特征对优化的CatBoost分类模型进行训练，并保存训练后的CatBoost分类模型作为PIoT边缘服务异常流量攻击检测模型；S4、利用步骤S3得到的PIoT边缘服务异常流量攻击检测模型对未知的异常流量进行检测，判定该访问是否为实施攻击的恶意流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网甘肃省电力公司信息通信公司 西安交通大学 一种电力物联网边缘服务异常流量攻击检测方法及系统
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