[发明专利]一种基于支持向量机集成学习的电力工控系统主机异常检测方法在审
| 申请号： | 202010973120.5 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN114205101A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 张吉昕;秦拯;涂春鸣;蒋孜博;葛宁超;李鹏;袁智勇;于力;徐全;林跃欢 | 申请（专利权）人： | 湖南大学;南方电网科学研究院有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于支持向量机集成学习的电力工控系统主机异常检测方法。其发明内容主要包括(1)网络流量特征和系统状态特征提取与融合方法；(2)基于支持向量机集成学习的主机异常检测模型。基于上述方法，提取并融合多类型主机安全事件，构建异常检测子模型并进行集成，进一步增加主机异常检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 集成 学习 电力 系统 主机 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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