基于集成学习的智能电网主机恶意软件检测方法

摘要：

目前智能电网恶意软件检测系统主要基于特征库对已知恶意软件进行检测,不适用检测恶意软件未知变种.而现有基于机器学习的恶意软件未知变种检测方法的准确性和鲁棒性有待进一步提升,不足以满足智能电网实际需要.因此,提出一种基于集成学习的恶意软件未知变种检测方法,利用多源数据集和多种机器学习方法交叉构建单一检测模型,并设计一种基于Logistic的集成学习方法,构建恶意软件未知变种集成检测模型.实验对比分析表明,构建的集成检测模型相较于传统单一检测模型在准确性和鲁棒性方面有着显著提升.

关键词：智能电网、恶意软件未知变种检测、机器学习、集成学习

所属期刊栏目：44

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61572517

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：144-150