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摘 要:本发明涉及一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法,属于工业互联网安全技术领域,包括以下步骤:S1:收集安全数据和资产信息,建立工业互联网安全流量数据库;S2:得到数据集;S3:构造训练样本集和测试样本集;S4:将训练样本集输入梯度提升决策树进行训练,确定工业互联网中不同攻击特征的重要性分数,利用递归特征消除法提取其关键特征,构建随机森林攻击检测模型,利用训练样本集进行分类训练并保留其最优参数;S5:利用随机森林攻击检测模型对样本测试集进行攻击检测,根据不同攻击的量化指标计算网络安全态势值,评估网络的安全状况。本发明可用于评估工业互联网的安全状况,为工业互联网安全提供保障。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210869728.2 | 专利名称: | 一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法 |
申请日: | 2022-07-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L9/40搜分类 互联网搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |