发明专利已授权

一种基于多尺度样本熵和贝叶斯网络的隐蔽性攻击检测方法

📄 申请号：CN202110060142.7 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-01-18

公开号

CN112800600B

公开日

2023-06-30

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

G06F30_20

IPC 分类号

G06F30_20 , G06F17_18 , H04L9_40 ,

技术画像

所属领域

贝叶斯网络网络安全入侵检测机器学习算法贝叶斯网络

应用场景

网络攻击检测, 工业控制系统安全, 信息安全防护, 异常流量识别

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摘要

一种基于多尺度样本熵和贝叶斯网络的隐蔽性攻击检测方法，所采用的技术方案是：1、分析网络化运动控制系统的多个物理传感器信息，使得所提方法比基于单传感器的方法效果更佳。2、从数据驱动的角度出发，充分利用网络化运动控制系统中已存在的传感器信息，不依赖精确的控制系统模型。3、通过简单的粗粒化操作，用很少的计算代价获得了更多的信息，在满足网络化运动控制系统实时性的同时提升了一定的检测性能。4、贝叶斯网络结合了一定的先验知识，具有更好的泛化能力，并且计算效率极高，是非常适用于网络化运动控制系统的检测方法。

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

一种含有双层结构的PVTF柔性压电薄膜及其制备方法、应用

当前第 / 件

一种基于物理对齐和轮廓匹配的多模态颈动脉MRI配准方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_20)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

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