基于长短时记忆网络的工业控制系统入侵检测OA北大核心CSCDCSTPCD
Intrusion Detection of Industrial Control System Based on Long Short Term Memory
针对传统入侵检测方法无法有效处理工业控制系统(ICS)海量、 高维的网络流量数据问题,提出了基于长短时记忆网络(LSTM)的工控入侵检测技术.首先,由于原始数据集存在数据样本不平衡问题,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对数据进行预处理.然后,通过固定其它参数不变而变化一种参数和交叉验证的方式选择相对最优的LSTM模型.最后,在工控网络标准数据集上将本文算法与传统入侵检测方法进行对比实验.结果表明,对预处理后数据,基于LSTM的工控入侵检测方…查看全部>>
We propose an industrial control system intrusion detection method based on long short term memory ( LSTM) networks to handle massive, high-dimensional network traffic data samples in the industrial control system ( ICS) . Firstly, we employed the synthetic minority oversampling technique since the original data set has imbalanced samples. Then, we optimized the LSTM model the cross-validation method. Finally, a com-parison experiment with the traditional in…查看全部>>
於帮兵;王华忠;颜秉勇
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海 200237
信息技术与安全科学
工业控制系统入侵检测不平衡数据深度学习长短时记忆网络
industrial control systemintrusion detectionimbalanced datadeep learninglong short term memory
《信息与控制》 2018 (1)
54-59,6
国家自然科学基金青年基金资助项目(51407078)
评论