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申请/专利权人：陕西思极科技有限公司
摘要：本发明公开了一种虚拟电厂的APT攻击检测方法，涉及虚拟电厂APT攻击检测领域，包括：捕获虚拟电厂控制网络中的数据信息；构建集成学习融合模型对虚拟电厂历史APT攻击流量数据进行分类；构建流量数据特征提取网络对不同类别APT攻击流量数据进行特征提取，得到APT攻击特征集合；建立APT攻击流量数据预测模型，预测未来十分钟虚拟电厂流量数据；对未来十分钟虚拟电厂流量数据进行特征提取，得到预测流量数据特征；构建APT攻击判别规则，对未来十分钟虚拟电厂是否会遭受APT攻击进行判断，得到虚拟电厂判断结果。本发明能够精准识别不同类别APT攻击，提高APT攻击检测的准确性。
主权项：1.一种虚拟电厂的APT攻击检测方法，其特征在于，包括：S100：使用网络监控硬件不间断地捕获虚拟电厂控制网络中的数据信息；S200：构建集成学习融合模型对所述虚拟电厂历史APT攻击流量数据进行分类，得到不同类别APT攻击流量数据；S300：构建流量数据特征提取网络对所述不同类别APT攻击流量数据进行特征提取，得到APT攻击特征集合；S400：基于LSTM神经网络建立APT攻击流量数据预测模型，通过APT攻击流量数据预测模型预测未来十分钟虚拟电厂流量数据；S500：根据所述流量数据特征提取网络对所述未来十分钟虚拟电厂流量数据进行特征提取，得到预测流量数据特征；S600：构建APT攻击判别规则，对未来十分钟虚拟电厂是否会遭受APT攻击进行判断，得到虚拟电厂风险判断结果；所述数据信息，包括：虚拟电厂历史流量数据和虚拟电厂当前流量数据；所述虚拟电厂历史流量数据，包括：虚拟电厂历史APT攻击流量数据和虚拟电厂历史正常流量数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西思极科技有限公司 一种虚拟电厂的APT攻击检测方法
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