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基于SEGAN和Open-DNN的工业控制系统入侵威胁检测研究
被引量：
2
1
作者
胡智锋
孙峙华
《控制工程》
北大核心
2025年第3期400-408,共9页
针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propag...
针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)作为分类器对入侵威胁进行分类,并通过蜻蜓优化算法实现对BPNN的改进。然后,结合开集识别和深度神经网络来实现对未知攻击的检测。最后,采用KDD数据集对模型的性能进行测试。实验结果表明,已知攻击的入侵威胁检测模型的准确率能够达到98%,F1值为0.947,召回率为0.975;未知攻击检测模型的精度为0.987,F1值为0.973,证明所提出的工业控制系统入侵威胁检测算法模型具有较高的检测精度,有效保障了工业系统的安全性。
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关键词
工业控制系统
生成对抗网络
网络入侵检测
深度神经网络
蜻蜓优化算法
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职称材料
当代大学生与成功体育教育
被引量：
1
2
作者
孙峙华
曹兴国
《沈阳体育学院学报》
2002年第4期70-70,共1页
关键词
大学生
成功教育
体育教育
教学方法
教学内容
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职称材料
基于BP神经网络技术的网络时延预测研究
被引量：
3
3
作者
程满玲
孙峙华
《现代电子技术》
北大核心
2015年第23期28-30,共3页
为了应对网络控制系统中普遍存在的时延,有效预测是对网络控制系统非常重要的一环。介绍了一种基于BP神经网络的时延预测研究,利用BP神经网络中的最小平方算法来决定权值、基函数中心以及隐层的单元数量。运用Matlab软件对提出的BP神经...
为了应对网络控制系统中普遍存在的时延,有效预测是对网络控制系统非常重要的一环。介绍了一种基于BP神经网络的时延预测研究,利用BP神经网络中的最小平方算法来决定权值、基函数中心以及隐层的单元数量。运用Matlab软件对提出的BP神经网络的预测模型进行仿真实验,结果表明提出的BP神经网络模型在预测网络时延上非常有效。
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关键词
时延预测
基函数中心
MATLAB仿真
BP神经网络
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职称材料
题名
基于SEGAN和Open-DNN的工业控制系统入侵威胁检测研究
被引量：
2
1
作者
胡智锋
孙峙华
机构
武汉商学院现代教育技术中心
江汉大学智能制造学院
出处
《控制工程》
北大核心
2025年第3期400-408,共9页
基金
湖北省自然科学基金资助项目(2023AFB588)。
文摘
针对工业控制系统容易遭受网络入侵威胁,进而影响工业控制系统安全性的问题,提出了一种结合生成对抗网络和深度神经网络的工业控制系统入侵威胁检测算法模型。该模型首先提出了一种样本均衡生成对抗网络,将反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)作为分类器对入侵威胁进行分类,并通过蜻蜓优化算法实现对BPNN的改进。然后,结合开集识别和深度神经网络来实现对未知攻击的检测。最后,采用KDD数据集对模型的性能进行测试。实验结果表明,已知攻击的入侵威胁检测模型的准确率能够达到98%,F1值为0.947,召回率为0.975;未知攻击检测模型的精度为0.987,F1值为0.973,证明所提出的工业控制系统入侵威胁检测算法模型具有较高的检测精度,有效保障了工业系统的安全性。
关键词
工业控制系统
生成对抗网络
网络入侵检测
深度神经网络
蜻蜓优化算法
Keywords
Industrial control system
generating adversarial networks
network intrusion detection
deep neural networks
dragonfly optimization algorithm
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
当代大学生与成功体育教育
被引量：
1
2
作者
孙峙华
曹兴国
机构
沈阳大学
出处
《沈阳体育学院学报》
2002年第4期70-70,共1页
关键词
大学生
成功教育
体育教育
教学方法
教学内容
分类号
G807.4 [文化科学—体育训练]
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职称材料
题名
基于BP神经网络技术的网络时延预测研究
被引量：
3
3
作者
程满玲
孙峙华
机构
武汉商学院现代教育技术中心
江汉大学机电与建筑工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第23期28-30,共3页
基金
湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B2014153):基于Web平台的课程管理信息系统的设计研究
文摘
为了应对网络控制系统中普遍存在的时延,有效预测是对网络控制系统非常重要的一环。介绍了一种基于BP神经网络的时延预测研究,利用BP神经网络中的最小平方算法来决定权值、基函数中心以及隐层的单元数量。运用Matlab软件对提出的BP神经网络的预测模型进行仿真实验,结果表明提出的BP神经网络模型在预测网络时延上非常有效。
关键词
时延预测
基函数中心
MATLAB仿真
BP神经网络
Keywords
time-delay prediction
primary function center
Matlab simulation
BP neural network
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SEGAN和Open-DNN的工业控制系统入侵威胁检测研究
胡智锋
孙峙华
《控制工程》
北大核心
2025
2
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职称材料
2
当代大学生与成功体育教育
孙峙华
曹兴国
《沈阳体育学院学报》
2002
1
在线阅读
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职称材料
3
基于BP神经网络技术的网络时延预测研究
程满玲
孙峙华
《现代电子技术》
北大核心
2015
3
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职称材料
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