申请/专利权人：国网信息通信产业集团有限公司;西安交通大学

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117811800A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40;H04L41/14;G06N3/0455;G06N3/08;G06F18/24;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于Informer的异常流量检测方法及系统，属于电力数据检测技术领域，该方法基于Informer模型的编码器构建异常流量检测模型，根据训练后的异常流量检测模型对电网的异常流量进行检测；采用电网的网络流量数据集对异常流量检测模型进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练好的异常流量检测模型。该方法能够在降低计算时间和内存使用量的同时，保持更高效的检测能力，有效应对智能电网中高维度和动态变化的流量数据，实现对DDoS攻击的实时识别和报警防御，保证网络的服务质量和安全，同时提高网络的抗攻击能力和稳定性，该检测方法在保证检测准确率的条件下大幅度降低了运算复杂度，提升了运行效率。

主权项：1.一种基于Informer的异常流量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Informer模型的编码器构建异常流量检测模型，根据训练后的异常流量检测模型对电网的异常流量进行检测；采用电网的网络流量数据集对异常流量检测模型进行训练，方法如下：获取网络流量数据集中各流量数据的多维度表示向量，对多维度表示向量进行多次蒸馏操作，使表示向量中的具有主导注意力的优势特征具有更高权重，得到每个维度缩短的表示向量，将得到的各维度表示向量进行拼接融合，得到各数量流量的最终表示向量，根据最终表示向量对流量数据进行分类，对异常流量检测模型进行迭代优化，直至损失函数收敛，得到训练好的异常流量检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网信息通信产业集团有限公司;西安交通大学 基于Informer的异常流量检测方法及系统

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