基于VAE和DLIESN的工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)方法

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)方法訓(xùn)練復(fù)雜，且對(duì)攻擊樣本檢測(cè)率低的問(wèn)題，提出一種基于變分自編碼器(VAE)和深度漏積回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(DLIESN)的入侵檢測(cè)方法。使用VAE對(duì)數(shù)據(jù)集中的罕見攻擊類樣本進(jìn)行擴(kuò)充，平衡樣本分布；構(gòu)建DLIESN分類器，其層次化的儲(chǔ)備池結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使模型獲得更好的動(dòng)態(tài)特性，提升分類精度。通過(guò)生成數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了VAE生成樣本的有效性，確定適合DLIESN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)... （共7頁(yè)）