发明专利已授权

一种基于深度信念网络和迁移学习的隐匿虚假数据注入攻击方法

📄 申请号：CN202011208667.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-11-03

公开号

CN112560079B

公开日

2024-04-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F21_62

IPC 分类号

G06F21_62 , G06F18_214 , G06F18_2415 , G06F18_2431 , G06N3_045 , G06N3_047 , G06N3_084 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

深度信念网络深度信念网络迁移学习网络攻击检测

应用场景

智能电网, 工业控制系统, 关键基础设施, 物联网安全, 网络安全态势感知

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摘要

一种基于深度信念网络和迁移学习的隐匿虚假数据注入攻击检测方法，针对电力系统中的隐匿FDI攻击真实测量值与模拟测量值存在一定差异的问题，提出了基于深度信念网络和迁移学习的检测机制。首先利用深度信念网络中的自学习网络对目标域海量无标签真实样本进行特征自学习，再用海量源域模拟样本对DBN模型进行再训练；随后将参数迁移到目标域网络并冻结，增加或替换隐藏层，利用少量目标域有标签样本完成对适配层的训练；最后取消冻结,再次利用少量目标域有标签样本进行全网络微调得到合适的检测模型。本发明所提方法不仅能够有效的检测隐匿虚假数据注入攻击，而且具有较好的泛化性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种惰性Li2MnO3相掺杂的层状锰酸锂材料及其制备和应用

当前第 / 件

一种大带宽和高分辨率的微型芯片光谱仪

同领域国内专利 · IPC: (G06F21_62)

G06F21_10 G06F21_12 G06F21_14 G06F21_16 G06F21_24 G06F21_30 G06F21_31 G06F21_32 G06F21_33 G06F21_34 G06F21_36 G06F21_41 G06F21_44 G06F21_45 G06F21_46 G06F21_50 G06F21_51 G06F21_52 G06F21_53 G06F21_54 G06F21_55 G06F21_56 G06F21_57 G06F21_60 G06F21_62 G06F21_64 G06F21_71 G06F21_72 G06F21_73 G06F21_74 G06F21_75 G06F21_76 G06F21_78 G06F21_79 G06F21_80 G06F21_81 G06F21_83 G06F21_84 G06F21_85 G06F21_86 G06F21_88 覆盖41个领域

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