一种基于多模态学习的电力攻击识别方法
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专利申请号:
CN202010587171.4
专利类型:
发明专利
技术分类:
H04L9/40(2022.01)I
专利有效期:
2040-06-24
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专利信息
专利名称:一种基于多模态学习的电力攻击识别方法
商品编号:5712998
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申请日期:2020-06-24
公开/公告号:CN111786979A
授权公告日/公开日:2020-10-16
申请/专利权人:
杭州***大学
发明/设计人:
王**
主分类号:H04L9/40(2022.01)I
IPC分类号:H04L9/40(2022.01)I;H04L67/10(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I
说明书摘要免费下载摘要
本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。
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