| 基于LSTM-XGBoost的智能电网入侵检测方法 | |
| 宋纯贺; 孙莹莹; 刘硕; 徐文想; 于诗矛; 曾鹏; 于海斌 | |
| 2021-03-09 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明公开了基于LSTM‑XGBoost的智能电网入侵检测方法。包括以下步骤：1)对NSL‑KDD数据集进行预处理，把非数值的特征一一映射为数值型特征；2)通过改进后的XGBoost对NSL‑KDD数据集进行训练、预测，得到预测样本为“攻击”的概率；3)通过LSTM对NSL‑KDD数据集进行训练、预测，得到预测样本为“攻击”的概率；4)将这两种方法得到的预测结果进行加权融合，得到样本被预测为“攻击”的概率值；5)以0.5为阈值，概率值大于等于0.5，则预测结果为“攻击”，小于0.5，则预测结果为“正常”。本发明提出的贝叶斯方法对XGBoost参数进行优化，并同LSTM相结合，节约了时间成本并提高了预测的准确度。 |
| 申请日期 | 2020-11-09 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/28553]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 宋纯贺,孙莹莹,刘硕,等. 基于LSTM-XGBoost的智能电网入侵检测方法. 2021-03-09. |
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