[发明专利]一种基于时间卷积网络和迁移学习的工业控制系统入侵检测方法在审
| 申请号： | 202110439669.0 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113132399A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 石乐义;徐兴华;赵东东;兰茹;王夕冉;杜杉杉;侯会文;许翰林 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于时间卷积网络和迁移学习的工业控制系统入侵检测方法，该方法采用时间卷积网络和迁移学习相结合的网络结构。针对工业控制系统入侵检测领域存在的检测精度不高和时效性较低的问题，本发明利用工业控制系统数据流量时序性的特点，使用在工业生产流程中捕获到的数据流量构造原始数据集，对原始数据集进行数据预处理并进行训练集和测试集的划分。接着使用时间卷积网络构建源域预训练模型，对训练集进行训练处理，提取相关信息特征，然后引入迁移学习，将源域学习到的知识迁移到目标域，最终通过softmax函数得出检测结果。采用本发明进行工业控制系统入侵检测，能够有效的减少计算量和检测时间，提高检测精度和检测效率，使工业控制系统入侵检测更好的适用于复杂的网络环境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 卷积 网络 迁移 学习 工业 控制系统 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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