一种基于LSTM-GRU模型的新能源场站网络安全攻击检测方法
摘要:
本发明公开一种基于LSTM‑GRU模型的新能源场站网络安全攻击检测方法,包括如下操作:构建LSTM‑GRU模型,将网络流量输入至LSTM模型中,通过LSTM模型对输入数据重构得到遗忘、输入以及输出门控,特征学习时间序列的网络流量数据,将LSTM预测结果输入至GRU网络中,引入Softmax函数输出网络安全攻击检测结果,评估网络安全状态。本发明通过长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元网络(GRU)能够提高网络流量异常检测效率,实现新能源场站网络安全攻击检测。
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