【摘 要】
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由于工业互联网接入设备的多样性和差异性,使其维护困难,易受攻击,针对该安全问题需要引入相关的防御系统来识别各种入侵攻击．传统的入侵检测系统能够检测到的攻击类型较少,且网络流量数据由于存在冗余导致无关特征使得分类性能较差．因此,提出一种基于特征选择的工业互联网入侵检测分类方法．该方法首先对数据集进行预处理,并通过计算特征的皮尔逊相关系数来判断特征的强弱关系,确定最优的阈值进行特征提取;之后从机器学习
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61802332,61807028,61772449）；
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由于工业互联网接入设备的多样性和差异性,使其维护困难,易受攻击,针对该安全问题需要引入相关的防御系统来识别各种入侵攻击．传统的入侵检测系统能够检测到的攻击类型较少,且网络流量数据由于存在冗余导致无关特征使得分类性能较差．因此,提出一种基于特征选择的工业互联网入侵检测分类方法．该方法首先对数据集进行预处理,并通过计算特征的皮尔逊相关系数来判断特征的强弱关系,确定最优的阈值进行特征提取;之后从机器学习和深度学习2个角度,利用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林,多层感知机、卷积神经网络和时空网络8种模型分别进行二分类和多分类实验,并作评估．实验结果表明,随机森林的二分类效果最佳,决策树的多分类效果最佳．最后在真实工业互联网实践中验证了所提方法的有效性．
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