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基于机器学习的工业互联网入侵检测综述: 收藏
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引用; 《计算机研究与发展》2022年第5期59卷 994-1014页; 作者：刘奇旭陈艳辉尼杰硕罗成柳彩云曹雅琴谭儒冯云张越中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 中国信息通信研究院北京100191 国家工业信息安全发展研究中心北京100040; 过去几年中,机器学习算法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功.近年来,工业互联网安全领域也涌现出许多基于机器学习技术的入侵检测工作.从工业互联网的自身特性出发,对目前该领域的相关工作进行了深入分析,总结了工业互联...; 过去几年中,机器学习算法在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功.近年来,工业互联网安全领域也涌现出许多基于机器学习技术的入侵检测工作.从工业互联网的自身特性出发,对目前该领域的相关工作进行了深入分析,总结了工业互联网入侵检测技术研究的独特性,并基于该领域中存在的3个主要研究问题提出了新的分类方法,将目前基于机器学习的互联网入侵检测技术分为面向算法设计的研究工作、面向应用限制和挑战的研究工作,以及面向不同ICS攻击场景的研究工作.该分类方法充分展现了不同研究工作的意义以及该领域目前研究工作中存在的问题,为未来的研究工作提供了很好的方向和借鉴.最后基于目前机器学习领域的最新进展,为该领域未来的发展提出了2个研究方向.; 来源：详细信息评论

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