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。
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来源：北方有色网
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