公开(公告)号：CN117879968A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410163731.1

申请日：2024-02-05

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 詹东阳 ,  张雯琦 ,  张宏莉 ,  余翔湛 ,  叶麟 ,  方滨兴

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  H04L67/12 ,  H04L43/16 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提出一种多维度工业网络行为异常检测方法，属于网络行为检测技术领域。包括：S1.建构多视图关联分析的行为分析模型；S2.建构多维跨域共享学习模型，以工控网络多维度视图及共享节点嵌入作为输入，以新的共享节点嵌入作为输出；S3.建构单域特定学习模型，使模型在多个维度上对异常进行评估和检测；S4.在多个维度上进行单视图特定学习，强化学习各维度上的嵌入信息，并根据各维度嵌入特征重建预测行为值，根据预测行为与实际行为的偏差计算各维度上的异常得分；S5.设置异常得分阈值，当异常得分在异常得分阈值内，进行异常告警。解决缺乏多维度识别和理解网络行为、处理高维数据的效率差的问题。

公开(公告)号：CN117879968B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410163731.1

申请日：2024-02-05

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 詹东阳 ,  张雯琦 ,  张宏莉 ,  余翔湛 ,  叶麟 ,  方滨兴

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  H04L67/12 ,  H04L43/16 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提出一种多维度工业网络行为异常检测方法，属于网络行为检测技术领域。包括：S1.建构多视图关联分析的行为分析模型；S2.建构多维跨域共享学习模型，以工控网络多维度视图及共享节点嵌入作为输入，以新的共享节点嵌入作为输出；S3.建构单域特定学习模型，使模型在多个维度上对异常进行评估和检测；S4.在多个维度上进行单视图特定学习，强化学习各维度上的嵌入信息，并根据各维度嵌入特征重建预测行为值，根据预测行为与实际行为的偏差计算各维度上的异常得分；S5.设置异常得分阈值，当异常得分在异常得分阈值内，进行异常告警。解决缺乏多维度识别和理解网络行为、处理高维数据的效率差的问题。