一种基于卡方距离KNN的数据注入攻击检测方法[CN201910201517.X] - 浙江工业大学

专利申请

2019-03-11
公布公告

2021-08-03
授权日期

2021-08-03
终止

2031-08-01

一种基于卡方距离KNN的数据注入攻击检测方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201910201517.X 申请日期： 2019-03-11 专利主类别： H04L29/06 {{ classMap["H04L29/06"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

H04L29/06 : 以协议为特征的

G06K9/62 : 应用电子设备进行识别的方法或装置

专利注册信息

初审公告期号	2019-03-11	初审公告日期	2021-08-03
注册公告期号	2021-08-03	注册公告日期	2021-08-03
专用权期限	2021-08-03 - 2031-08-01	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种基于卡方距离KNN的数据注入攻击检测方法，包括以下步骤：步骤1，提取特征数据，从机器人轨迹跟踪系统中采集所需的特征数据；步骤2，获取虚假数据；步骤3，建立训练样本集与测试样本集；步骤4，通过基于卡方距离的KNN检测算法对测试样本集进行分类；步骤5，根据检测结果，评价其分类精度C，对K值进行调整得到合理情况下的最好分类效果。本发明采集系统特征数据后，对数据进行了预处理，采用了基于卡方距离的KNN算法进行数据检测，分类准确率高，且适用于多分类问题，卡方距离的度量方法考虑了每个特征量之间的相对距离，更加具有实际意义，很好地解决了网络攻击的数据注入对工业控制系统的影响。

法律进度