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基于自編碼器和極限學(xué)習(xí)機(jī)的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法
關(guān)鍵詞：工控網(wǎng)絡(luò) 入侵檢測 自編碼器 極限學(xué)習(xí)機(jī)
摘要：針對目前未知工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法處于初級階段,淺層次的選取特征分類導(dǎo)致檢測率較低的問題,提出一種稀疏自編碼-極限學(xué)習(xí)機(jī)入侵檢測模型。該文所提算法通過深度學(xué)習(xí)的稀疏自編碼器在訓(xùn)練時結(jié)合編碼層的系數(shù)懲罰和重構(gòu)誤差對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,再運用極限學(xué)習(xí)機(jī)對提取的特征進(jìn)行快速有效地精準(zhǔn)分類,使用工控入侵檢測標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對算法準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗證,通過和不同類型的入侵檢測模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明:該文方法可以有效提升入侵檢測系統(tǒng)性能,符合工業(yè)控制入侵檢測“高精度、低誤報”的要求。
南京理工大學(xué)學(xué)報雜志要求:
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