基于GRU-CNN的综合能源网络安全攻击检测方法

    公开(公告)号:CN112333194B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202011239713.5

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 本发明提供一种基于GRU‑CNN的综合能源网络安全攻击检测方法,包含步骤:S1、按时序采集网络节点的第一至第d类工作数据,建立第一工作数据集;S2、根据GRU‑CNN网络的门控循环单元的时间步长,基于所述第一工作数据集生成训练数据集和测试数据集,为所述训练数据集设置对应的标签;S3、通过所述训练数据集训练GRU‑CNN网络,其中训练数据集作为门循环控制单元的输入,通过门循环控制单元提取训练数据集的序列特征,并将该序列特征输入GRU‑CNN网络的卷积神经网络,通过卷积神经网络根据序列特征提取对应的多维度特征,并建立多维度特征到攻击类型的映射;S4、将测试数据集输入训练好的GRU‑CNN网络,得到综合能源网络的安全攻击类型的分类结果。

    基于GRU-CNN的综合能源网络安全攻击检测方法

    公开(公告)号:CN112333194A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011239713.5

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 本发明提供一种基于GRU‑CNN的综合能源网络安全攻击检测方法,包含步骤:S1、按时序采集网络节点的第一至第d类工作数据,建立第一工作数据集;S2、根据GRU‑CNN网络的门控循环单元的时间步长,基于所述第一工作数据集生成训练数据集和测试数据集,为所述训练数据集设置对应的标签;S3、通过所述训练数据集训练GRU‑CNN网络,其中训练数据集作为门循环控制单元的输入,通过门循环控制单元提取训练数据集的序列特征,并将该序列特征输入GRU‑CNN网络的卷积神经网络,通过卷积神经网络根据序列特征提取对应的多维度特征,并建立多维度特征到攻击类型的映射;S4、将测试数据集输入训练好的GRU‑CNN网络,得到综合能源网络的安全攻击类型的分类结果。

    一种基于单对以太网的远程数据采集系统

    公开(公告)号:CN113126551A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110467342.4

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于单对以太网的远程数据采集系统,包括远程数据采集装置和数据监控装置,其中远程数据采集装置包括依次连接的数据采集模块、主控模块和单对以太网通信模块;主控模块包括ARM主控芯片,以及连接ARM主控芯片的存储器、时钟系统、电源单元、显示屏、串口和开关单元,ARM主控芯片包括数模转换单元和MAC单元;数据采集模块包括依次连接的信号预处理单元和模数通道拓展单元,模数通道拓展单元连接ARM主控芯片的数模转换单元;单对以太网通信模块包括单对以太网PHY芯片,单对以太网PHY芯片连接ARM主控芯片的MAC单元。与现有技术相比,本发明具有兼容好、传输效率高简化现场布线等优点。

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