电力通信网络异常入侵检测方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种电力通信网络异常入侵检测方法，一方面，在得出第一目标数据之后；又从第一目标数据中提取影响电力通信网络异常的第二目标数据，即可以提取关键特征，进而提高了检测准确性；另一方面，在得出第二目标数据之后，依据第二目标数据构建电力通信网络的BP_Adaboost神经网络模型，并对构建的BP_Adaboost神经网络模型进行训练，最后根据训练后的BP_Adaboost神经网络模型对电力通信网络进行异常入侵检测，BP_Adaboost神经网络模型相比于传统的BP神经网络模型，收敛速度快，进一步提高了检测准确性。另外，本发明还公开了一种电力通信网络异常入侵检测装置、设备及存储介质，效果如上。