一种基于深度学习的工控系统异常检测方法、装置
基本信息
| 申请号 | CN202110086545.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112418361A | 公开（公告）日 | 2021-02-26 |
| 申请公布号 | CN112418361A | 申请公布日 | 2021-02-26 |
| 分类号 | G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 任咪咪;雷濛;郭宾;杨杰;马远洋;赵宇;章渠丰;罗怡靓;朱奕辉;向昶宇 | 申请（专利权）人 | 浙江木链物联网科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州华知专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 李姣姣 |
| 地址 | 310000浙江省杭州市余杭区五常街道联创街188号4幢10楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请涉及一种基于深度学习的工控系统异常检测方法、装置。所述方法包括：获取工控系统通信数据，并提取多种特定异常类型的特征数据；将每种所述特定异常类型的特征数据输入A‑LSTM模型；所述A‑LSTM模型在LSTM模型的基础上设置注意力机制层，所述注意力机制层用于计算每个时序的权重，再将所有时序的向量进行加权和作为特征向量输入输出层；所述A‑LSTM模型的输出层输出每个所述特定异常类型的特征数据对应的异常类别。采用本方法能够提高异常类别判断的准确率。 |
