基于自編碼器和極限學習機的工業控制網絡入侵檢測算法
李熠; 李永忠 江蘇科技大學計算機學院; 江蘇鎮江212003
關鍵詞：工控網絡 入侵檢測 自編碼器 極限學習機
摘要：針對目前未知工業控制網絡攻擊檢測方法處于初級階段,淺層次的選取特征分類導致檢測率較低的問題,提出一種稀疏自編碼-極限學習機入侵檢測模型。該文所提算法通過深度學習的稀疏自編碼器在訓練時結合編碼層的系數懲罰和重構誤差對高維數據進行特征提取,再運用極限學習機對提取的特征進行快速有效地精準分類,使用工控入侵檢測標準數據集對算法準確性進行了驗證,通過和不同類型的入侵檢測模型進行比較。結果表明:該文方法可以有效提升入侵檢測系統性能,符合工業控制入侵檢測“高精度、低誤報”的要求。
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