[发明专利]一种基于多模态学习的电力攻击识别方法有效

专利信息
申请号: 202010587171.4 申请日: 2020-06-24
公开(公告)号: CN111786979B 公开(公告)日: 2022-07-22
发明(设计)人: 王济伟;蒋从锋;欧东阳;闫龙川;殷昱煜;张纪林;黄震;赵子岩;李妍 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: H04L9/40 分类号: H04L9/40;H04L67/10;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 代理人: 周希良
地址: 310018 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种基于多模态学习的电力攻击识别方法。本发明包含三部分内容:分布式多模态数据监控单元;模态队列和多模态数据监控中台,三部分的步骤依次实现了多模态监控数据的生成、发送与攻击判断。分布式多模态数据监控单元,利用覆盖层网络实现集群中各局域网的多模态数据生成与采样同步。模态队列利用并行模态队列算法,约束缓存多模态数据的发送。多模态数据监控中台用于判断、存储、查阅多模态监控数据,其中判断过程利用了多源注意力门控循环记忆网络算法,以滑动窗口的方式拉取多模态数据,实现时序感知的多模态电力攻击的判断。本发明可以有效减少监控运行时对原生系统服务的负担,并提升电力攻击检测的效果。
搜索关键词: 一种 基于 多模态 学习 电力 攻击 识别 方法
【主权项】:
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