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基于VAE和DLIESN的工控系统入侵检测方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2023年第11期44卷 3283-3289页; 作者：曹春明何戡宗学军连莲沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142 沈阳化工大学辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室辽宁沈阳110142; 针对现有工控系统入侵检测方法训练复杂,且对攻击样本检测率低的问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)和深度漏积回声状态网络(DLIESN)的入侵检测方法。使用VAE对数据集中的罕见攻击类样本进行扩充,平衡样本分布;构建DLIESN分类器,其层...; 针对现有工控系统入侵检测方法训练复杂,且对攻击样本检测率低的问题,提出一种基于变分自编码器(VAE)和深度漏积回声状态网络(DLIESN)的入侵检测方法。使用VAE对数据集中的罕见攻击类样本进行扩充,平衡样本分布;构建DLIESN分类器,其层次化的储备池结构设计使模型获得更好的动态特性,提升分类精度。通过生成数据评价实验验证了VAE生成样本的有效性,确定适合DLIESN的网络结构,分析不同漏积参数对DLIESN模型性能的影响。对比实验结果表明,DLIESN取得了最短训练耗时,其检测性较优。; 来源：详细信息评论

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