一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法（工业互联网、工业控制系统、工控网络安全、智能制造、数字化工厂、工业信息安全、网络空间安全、工业大数据、工控入侵防护、工业物联网、设备安全运维、智能检测算法、工业网络监测、区块链）

本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。

《一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法（工业互联网、工业控制系统、工控网络安全、智能制造、数字化工厂、工业信息安全、网络空间安全、工业大数据、工控入侵防护、工业物联网、设备安全运维、智能检测算法、工业网络监测、区块链）》是一发明专利，专利号为 2022111036463，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为胡向东;张琴;白银;万润楠;唐玲玲，申请日期为2022-09-09，公开（公告）日期为2023-04-21，国际专利分类号（IPC）为 H04L9/40(2022.01)I;G06F18/2415(2023.01)I;G06F18/2431(2023.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：工业互联网 工业控制系统 工控网络安全 智能制造 数字化工厂 工业信息安全 网络空间安全 工业大数据 工控入侵防护 工业物联网 设备安全运维 智能检测算法 工业网络监测 区块链。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。

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