【摘 要】
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传感器与网络技术的迅猛发展促进了信息物理系统的发展与应用.而传统网络系统的入侵检测技术已经发展成熟,信息物理系统(CPS)可以在借鉴传统网络系统入侵检测技术的基础上,结
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院; 西安理工大学陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室;
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项项目(2018YFB1703004);国家自然科学基金青年基金项目(61503299,61502385)
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传感器与网络技术的迅猛发展促进了信息物理系统的发展与应用.而传统网络系统的入侵检测技术已经发展成熟,信息物理系统(CPS)可以在借鉴传统网络系统入侵检测技术的基础上,结合自身特性进行改进.针对CPS所处地理位置复杂及网络传输不可靠导致的检测鲁棒性不高的问题,提出基于稀疏降噪自编码网络(SDAE)的入侵检测算法;同时,考虑到CPS对模型适应性及推广性的需求,将基于差分变换的头脑风暴优化算法(DBSO)与改进的自编码网络相结合,形成基于DBSO优化SDAE(DBSO-SDAE)的检测算法.该算法具有自动提取入侵数据最优特征表示的能力,同时在进一步提高模型鲁棒性的前提下,可极大地增强模型的适应性.仿真结果表明,所提出的DBSO-SDAE模型与其他模型相比,具有较高的鲁棒性、自适应性及较优的检测实时性,可极大地满足CPS对检测算法的高需求.
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