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申请/专利权人:西安电子科技大学
摘要:本发明公开的一种基于双向长短期记忆模型的无人机攻击预测方法及系统,通过构建双向长短期记忆模型,其包括前向记忆模型和后向记忆模型构成,采用日志索引对双向长短期记忆模型进行双向训练;根据训练后的双向长短期记忆模型对攻击序列向量的日志索引进行预测,前向记忆模型和后向记忆模型分别输出h个时间步的正向预测结果和后向预测结果,并计算正向预测结果和后向预测结果中每个输出标签的平均概率,并按降序对概率进行排序,将概率最大的日志索引作为异常点定位预测结果。
主权项:1.一种基于双向长短期记忆模型的无人机攻击预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、根据构建的日志语义向量训练Transformer模型的编码器模块,训练后的编码器模块输出日志序列向量;所述Transformer模型的编码器模块包括多头注意层和前馈网络层,前馈网络层由两层ReLU激活层构成,Transformer模型的编码器模块的训练方法如下:获取无人机系统的日志语义向量集,并确定各个日志语义向量重要程度;根据各个日志语义向量重要程度确定多头注意层的输出headh;将多头注意力层的输出headh通过两层ReLU激活层,前馈网络层的整体输出日志序列向量Fi;所述多头注意层的输出headh的表达式如下: 其中,Q为查询向量,k表示键向量,h第h个注意力头,Vh为第h个值向量权重,d表示每个日志语义向量的维度,T代表矩阵的转置;步骤2、根据步骤1输出的日志序列向量,并结合二分类函数确定日志序列向量是否为攻击序列向量;确定日志序列向量是否为攻击序列向量的方法如下:确定固定长度日志序列向量RL的均值根据二分类函数计算日志序列向量均值的攻击概率,根据攻击概率以确定该日志序列向量是否为攻击序列向量;步骤3、构建双向长短期记忆模型,其包括前向记忆模型和后向记忆模型构成,采用日志索引对双向长短期记忆模型进行双向训练;根据训练后的双向长短期记忆模型对攻击序列向量的日志索引进行预测,前向记忆模型和后向记忆模型分别输出h个时间步的正向预测结果和后向预测结果,并计算正向预测结果和后向预测结果中每个输出标签的平均概率,并按降序对概率进行排序,将概率最大的日志索引作为异常点定位预测结果;所述双向长短期记忆模型的训练方法如下:将日志常量域作为日志索引构建训练数据集,采用训练数据集对前向记忆模型进行前向训练,采用训练数据集对后向记忆模型中进行后向训练;给定窗口大小h,训练后的前向记忆模型与后向记忆模型的输出日志索引对应的概率分布P和输出标签。
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百度查询: 西安电子科技大学 基于双向长短期记忆模型的无人机攻击预测方法及系统
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