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申请/专利权人：上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的工控网络入侵检测方法及系统，包括：从网络流量数据中提取特征，对特征进行优化处理。对流量特征进行计算，识别异常流量模式。对异常流量进行分析，得到异常流量的属性行为模式。根据分析结果生成预警和响应计划，发送至工控网络中心。本发明提供的基于集成学习的工控网络入侵检测方法及系统本方法精确地定位和识别网络中的异常行为，为后续的分析提供可靠的基础。能够深入理解异常流量的特征和潜在威胁，提供详细的攻击行为模式，为安全策略制定提供科学依据。通过根据分析结果生成预警和响应计划，并发送至工控网络中心，实现了对异常行为的快速响应和有效处理，显著提升了工控网络的安全性和防护能力。
主权项：1.一种基于集成学习的工控网络入侵检测方法，其特征在于，包括：从网络流量数据中提取特征，对特征进行优化处理；对流量特征进行计算，识别异常流量模式；对异常流量进行分析，得到异常流量的属性行为模式；根据分析结果生成预警和响应计划，发送至工控网络中心。
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权利要求：
百度查询： 上海电力大学 上海云剑信息技术有限公司 一种基于集成学习的工控网络入侵检测方法及系统
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