[发明专利]基于机器学习的配电终端DTU入侵检测方法和系统有效
| 申请号： | 202011073339.6 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112187820B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 吕志宁;邓巍;宁柏锋;刘威;罗伟峰;徐文渊;冀晓宇;蒋燕;李鹏;习伟 | 申请（专利权）人： | 深圳供电局有限公司;浙江大学;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;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的配电终端DTU入侵检测方法和系统，属于智能电网安全领域，包括配电终端的端口识别、数据采集、传输、数据处理和降维、构建基于神经网络及最小二乘支持向量机的分类器、进行配电终端的入侵行为检测实验，当出现异常时及时发出警报。本发明采用主成分分析法降低高维特征数据，再利用降维后的特征建立模型；其次，采用最小二乘支持向量机和神经网络算法进行双重验证，以提高检测准确性、降低误报率；最后，入侵检测系统框架采用模块化设计，适合用于智能电网领域下的入侵检测，移植性和通用性好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 配电 终端 dtu 入侵 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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