基于變分自編碼器和三支決策的工控入侵檢測(cè)算法
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:zhoubin333
文檔大?。?span>632 K
標(biāo)簽: 變分自編碼器 三支決策 特征提取
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文檔介紹:為了更精確地提取工控入侵?jǐn)?shù)據(jù)集特征和更精準(zhǔn)地分類惡意數(shù)據(jù),使得入侵檢測(cè)方法滿足當(dāng)前工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的安全需求,,提出了基于變分自編碼器(Variational Autoencoder,VAE)和三支決策理論(Three-way Decisions,,TWD)的新型工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法(VAE-TWD),。該算法利用變分自編碼器強(qiáng)大的感知能力對(duì)高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維映射和特征提取,再對(duì)正常和惡意數(shù)據(jù)利用三支決策理論進(jìn)行即刻決策,,劃分入正向決策域和負(fù)向決策域,。而對(duì)于邊界域內(nèi)不確定的數(shù)據(jù),將通過不同粒度的特征,,選擇適當(dāng)數(shù)據(jù)構(gòu)成新的訓(xùn)練集并擴(kuò)充到原有數(shù)據(jù)集中,。然后重復(fù)決策過程,直至決策域中數(shù)據(jù)為空,,規(guī)避盲目決策的風(fēng)險(xiǎn),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明VAE-TWD算法提升了對(duì)工控入侵檢測(cè)的特征提取能力和分類能力,且在準(zhǔn)確率,、檢出率,、誤報(bào)率、F1得分等指標(biāo)上均優(yōu)于對(duì)比算法,,有效提高了工控入侵檢測(cè)的性能,。
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