基于VAE和DLIESN的工控系統(tǒng)入侵檢測方法

摘要： 針對現(xiàn)有工控系統(tǒng)入侵檢測方法訓(xùn)練復(fù)雜，且對攻擊樣本檢測率低的問題，提出一種基于變分自編碼器(VAE)和深度漏積回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(DLIESN)的入侵檢測方法。使用VAE對數(shù)據(jù)集中的罕見攻擊類樣本進(jìn)行擴充，平衡樣本分布；構(gòu)建DLIESN分類器，其層次化的儲備池結(jié)構(gòu)設(shè)計使模型獲得更好的動態(tài)特性，提升分類精度。通過生成數(shù)據(jù)評價實驗驗證了VAE生成樣本的有效性，確定適合DLIESN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)... （共7頁）