本发明公开了一种数据中心电力攻击检测方法及系统,通过基于强化学习的GAN模型,利用生成器拟合样本的能力和判别器的判断能力,生成模拟时序数据;使用GBDT模型进行电力攻击检测;在服务器端运行电力管控模块,在其他机器运行客户端程序,收集客户端数据;在数据中心运行GBDT检测模型,赋予电力管控模块电源管理的权力。出现电力攻击事件时,减少新增功耗,缓解电力攻击的压力。本发明提供了有效、可靠的训练数据,提高了检测模型的准确率,能克服数据中心电力攻击检测数据样本不足的问题。
声明:
“数据中心电力攻击检测方法及系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)