流量异常检测方法、模型的训练方法、装置、设备及介质
公开
摘要
本申请提供一种流量异常检测方法、模型的训练方法、装置、设备及介质，训练方法包括：获取工控流量；对所述工控流量进行特征提取，得到特征样本集合；按照预设的簇中心数量k的取值范围，对所述特征样本集合进行迭代聚类，确定出性能最优时的目标k值；所述目标k值对应的聚类模型为训练得到的流量异常检测模型。这样就基于聚类方式，实现了无监督的模型训练过程，无需事先标注出异常流量的特征，从而可以有效适用于真实的工业控制网络环境中。所训练得到的流量异常检测模型，由于不会受到不准确的样本分类的影响，从而在用于进行工控流量的异常检测时，检测准确性也得以更高。
基本信息
专利标题 ：
流量异常检测方法、模型的训练方法、装置、设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114584377A
申请号 ：
CN202210213280.9
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王祖维陈洪志邸壮
申请人 ：
奇安信科技集团股份有限公司;奇安信网神信息技术（北京）股份有限公司
申请人地址 ：
北京市西城区新街口外大街28号102号楼3层332号
代理机构 ：
成都维飞知识产权代理有限公司
代理人 ：
张巧燕
优先权 ：
CN202210213280.9
主分类号 ：
H04L9/40
IPC分类号 ：
H04L9/40 G06K9/62
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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