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基于多分类GoogLeNet-LSTM模型的工控入侵检测方法

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本发明公开了基于多分类GoogLeNet‑LSTM模型的工控入侵检测方法，该方法针对使用Modbus协议的工控通信过程，首先对网络包进行分类。之后，对于不携带信息的网络包使用特征模板对比方法进行检测；对于携带信息的网络包，使用原始网络包构造时序检测序列，通过对其中每个网络包进行独热编码，并使用GoogLeNet进行特征提取，将得到的特征向量序列输入基于attention机制的LSTM网络进行时序检测得到检测结果。设计检测结果多分类方法，使用两种检测方法输出具体的入侵类别。该方法具有普适性，且对于不同种类的入侵具有检测精度高、实时性强的特点。

著录项

公开/公告号CN110650130B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-03-04

原文格式PDF
申请/专利权人北京工业大学;
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申请/专利号CN201910879120.6
发明设计人赖英旭;褚安康;刘静;
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申请日2019-09-18
分类号H04L9/40(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);H04L12/40(20060101);
代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;
代理人沈波
地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号
入库时间 2022-08-23 13:12:30

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