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公开(公告)号：CN111222133A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911117508.9
申请日：2019-11-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种工控网络入侵检测的多级自适应耦合方法，涉及工业控制网络安全技术领域，包括以下步骤，基于白名单技术过滤数据包中与规则库不匹配的通信行为；基于深度学习方法进行离线训练、构建分类器，实现异常通信行为的在线实时检测；本方法适用于处理海量高维的入侵检测数据；能够较好的解决样本非平衡分类问题；对于未知类型攻击具有相当的应对能力，增强检测模型泛化能力，有效降低漏报率，尤其明显提升了系统对分布稀疏的少数类入侵攻击的检测能力；采用自适应耦合方法离线构建分类器，弥补了单一检测方法的不足和盲目性。
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