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公开(公告)号:CN112398862A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011299612.7
申请日:2020-11-18
申请人: 深圳供电局有限公司 , 浙江大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要: 本发明公开了一种基于GRU模型的充电桩攻击聚类检测方法,利用GRU模型对充电桩历史报文进行特征提取,并根据全连接网络将GRU模型提取的时间序列特征映射为攻击特征,用于表征不同攻击的特点,并通过三元平均损失函数进行优化,使相同攻击场景对应的攻击特征之间尽可能接近,反之尽可能远;使用标注后的数据集作为模型的训练样本,并在预留的测试集上进行模型的评估与调优,确定模型实现了对充电桩攻击的分类和检测,本发明方法解决了以往预测精度低、预测成本高、攻击种类多变等问题,是一种高效低成本的非侵入式充电桩攻击聚类检测方法,有利于后续针对性的对充电桩系统进行防御。
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公开(公告)号:CN112398862B
公开(公告)日:2022-06-10
申请号:CN202011299612.7
申请日:2020-11-18
申请人: 深圳供电局有限公司 , 浙江大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要: 本发明公开了一种基于GRU模型的充电桩攻击聚类检测方法,利用GRU模型对充电桩历史报文进行特征提取,并根据全连接网络将GRU模型提取的时间序列特征映射为攻击特征,用于表征不同攻击的特点,并通过三元平均损失函数进行优化,使相同攻击场景对应的攻击特征之间尽可能接近,反之尽可能远;使用标注后的数据集作为模型的训练样本,并在预留的测试集上进行模型的评估与调优,确定模型实现了对充电桩攻击的分类和检测,本发明方法解决了以往预测精度低、预测成本高、攻击种类多变等问题,是一种高效低成本的非侵入式充电桩攻击聚类检测方法,有利于后续针对性的对充电桩系统进行防御。
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