基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法

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中文摘要：常受网络异常流量形式多样化的影响,对其进行识别的难度也相对较大,为此,本文提出基于改进迁移学习的电力通信网络异常流量识别方法.考虑电力通信网络自身结构配置下流量源IP地址统计特征的多维属性,构建电力通信网络流量特征属性矩阵,并根据不同源IP地址之间的相似性,以及不同电力通信网络流量之间的关联关系,构建了邻接矩阵.将二者作为训练参数,采用小批量随机采样方式,在Q值函数下达到损失收敛后,将同一时间窗下存在特征属性交叉,且包含于源IP地址的流量作为异常流量的识别结果.在测试结果中,设计方法对于不同类型网络异常流量识别的ACC均达到了0.90以上.

作者：

邹毅

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作者单位：

甘肃电投河西水电开发有限责任公司

关键词：

改进迁移学习电力通信网络异常流量识别源IP地址特征属性矩阵 Q值函数损失收敛

出版年：

2024

消费电子

中国电子商会

消费电子

影响因子：0.076

ISSN：1674-7712

年,卷(期)：2024.(2)

参考文献量9