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word2vec基础上的配电网恶意控制指令检测
1
作者
李静
戴越
《单片机与嵌入式系统应用》
2019年第10期22-24,36,共4页
提出了一种根据上下文数据关系建立的word2vec算法。针对大量访问数据来建立白名单模型,通过对配电网上下文测量信息和控制信息的挖掘和数据驱动实现恶意控制指令的快速检测,获得白名单模型中的不符合项作为异常。利用孤立森林算法建立...
提出了一种根据上下文数据关系建立的word2vec算法。针对大量访问数据来建立白名单模型,通过对配电网上下文测量信息和控制信息的挖掘和数据驱动实现恶意控制指令的快速检测,获得白名单模型中的不符合项作为异常。利用孤立森林算法建立上下文关系的孤立树,从而实现对各测试样本的分类和训练,采用CBOW神经网络模型将中心词汇后验概率作为输出层,获得不同样本集下的监测精确度和准确率。最后在建立的配电网仿真平台上对word2vec进行了数据挖掘和计算,验证了算法具有高准确率和低误警率。
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关键词
word2vec
配电网
恶意控制指令
CBOW神经网络模型
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职称材料
题名
word2vec基础上的配电网恶意控制指令检测
1
作者
李静
戴越
机构
昆明长水国际机场
中国移动通信集团云南有限公司
出处
《单片机与嵌入式系统应用》
2019年第10期22-24,36,共4页
文摘
提出了一种根据上下文数据关系建立的word2vec算法。针对大量访问数据来建立白名单模型,通过对配电网上下文测量信息和控制信息的挖掘和数据驱动实现恶意控制指令的快速检测,获得白名单模型中的不符合项作为异常。利用孤立森林算法建立上下文关系的孤立树,从而实现对各测试样本的分类和训练,采用CBOW神经网络模型将中心词汇后验概率作为输出层,获得不同样本集下的监测精确度和准确率。最后在建立的配电网仿真平台上对word2vec进行了数据挖掘和计算,验证了算法具有高准确率和低误警率。
关键词
word2vec
配电网
恶意控制指令
CBOW神经网络模型
Keywords
word2vec
distribution
network
malicious
control
instruction
CBOW
neural
network
model
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
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1
word2vec基础上的配电网恶意控制指令检测
李静
戴越
《单片机与嵌入式系统应用》
2019
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