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一种基于机器学习的不可解析网络数据特征选择的攻击检测方法

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本发明公开了一种基于机器学习的不可解析网络数据特征选择的攻击检测方法。本方法由数据获取预处理、特征提取与构建、基于机器学习攻击检测模型建立与检测三部分组成：数据预处理部分对网络数据数值化；特征提取与构建部分在深入解析工控网络攻击的基础上，基于数据包周期、长度信息完成数据特征的构建；建模部分是基于机器学习分类方法建立工控网络攻击检测模型。本发明能实时准确的检测工控系统网络中重放大流量攻击、中间人攻击等攻击形式，减少安全事故发生和带来的经济损失。

著录项

公开/公告号CN111314310A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-06-19

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN202010060693.9
发明设计人黄文君;米俊芃;陈梦迟;王宇平;
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申请日2020-01-19
分类号H04L29/06(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/00(20190101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人刘静
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-14

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20200119

实质审查的生效
2020-06-19

公开

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