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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
摘要：本申请提供了基于运行模态融合度量的物联网未知攻击检测方法及系统。本申请中，通过物联网终端各模态的模态数据训练出用于检测物联网终端未知攻击的目标深度学习攻击检测模型，这种利用物联网终端各模态的模态数据训练出的用于检测物联网终端未知攻击的目标深度学习攻击检测模型，其融合了物联网终端的各模态，实现了基于运行模态融合度量的物联网未知攻击检测。
主权项：1.一种基于运行模态融合度量的物联网未知攻击检测方法，其特征在于，该方法包括：获得物联网终端的至少一个模态、以及至少一个模态下的模态数据对应的边界；其中，所述模态是指用于描述所述物联网终端的描述维度；各模态包括以下至少一个模态：用于描述物联网终端的结构的结构模态、用于描述物联网终端在运动时的运动模态、用于描述物联网终端在运动时物联网终端的运动与动态响应之间关系的动力模态、用于描述物联网终端在运行时所述物联网终端中的系统运行数据的系统模态；所述各模态的模态数据包括以下至少一个模态的模态数据：结构模态下的结构数据、以及运动模态下的运动数据、动力模态下的力学数据和系统模态下的系统运行数据；获得用于训练深度学习攻击检测模型的训练数据集；所述训练数据集包括物联网终端的正常数据和物联网终端的异常数据，所述正常数据包括物联网终端正常运行且未被攻击时对应各模态的模态数据；任一异常数据包括物联网终端被某一类攻击进行攻击时对应各模态的模态数据；基于至少一个模态的边界以及已构建的至少一个模态下模态数据之间的关系方程确定所述深度学习攻击检测模型训练时的约束条件，按照所述约束条件并利用所述训练数据集训练所述深度学习攻击检测模型，得到目标深度学习攻击检测模型；所述目标深度学习攻击检测模型用于检测物联网中物联网终端的未知攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 基于运行模态融合度量的物联网未知攻击方法及系统
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