【摘 要】
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入侵检测技术旨在有效地检测网络中异常的攻击,对网络安全至关重要.针对传统的入侵检测方法难以从工业控制系统通信数据中提取有效数据特征的问题,提出一种基于相关信息熵和C
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61772551）;山东省自然科学基金项目（ZR2019MF034）~~
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入侵检测技术旨在有效地检测网络中异常的攻击,对网络安全至关重要.针对传统的入侵检测方法难以从工业控制系统通信数据中提取有效数据特征的问题,提出一种基于相关信息熵和CNN-BiLSTM的入侵检测模型,该模型将基于相关信息熵的特征选择和融合的深度学习算法相结合,因此能够有效去除噪声冗余,减少计算量,提高检测精度.首先针对不平衡样本等问题进行相应预处理,并通过基于相关信息熵的算法进行特征选择,达到去除噪声数据和冗余特征的目的;然后分别运用卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)从时间和空间
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