【摘 要】
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针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心,主要由1个卷积层,1个全
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,国家电网公司东北电力调控分中心
【基金项目】
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国家科技重大专项(2017ZX01030-201)~~
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针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心,主要由1个卷积层,1个全连接层,1个dropout层以及1个输出层构成。首先,将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内,生成网络流量灰度图。然后,用设计好的卷积神经网络结构中,进行训练和模型调优。最后将训练好的模型用作工控网络异常流量检测。实验结果表明,本文提出的方法识别精确度达到97.88%,与已有的精度最高BP神经网络相比,检测精度提高了5个百分点。这充分说明该方法能够有效地检测出异常流量,作出安全预警,方便技术人员做出安全应对措施,极大地提高工控网络的安全性能。
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