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基于XGBoost-DNN的工业控制系统入侵检测架构
被引量：
4
1
作者
张子迎
陈玉炜
王宇华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期2243-2249,共7页
针对工业控制系统安全防护中存在的数据不平衡问题以及提高检测的实时性与安全性,本文依据工业控制系统的架构特点,提出XGBoost-DNN双层入侵检测架构。在下层,将设计的权重焦点损失函数引入XGBoost中进行二分类入侵检测,以增强算法在不...
针对工业控制系统安全防护中存在的数据不平衡问题以及提高检测的实时性与安全性,本文依据工业控制系统的架构特点,提出XGBoost-DNN双层入侵检测架构。在下层,将设计的权重焦点损失函数引入XGBoost中进行二分类入侵检测,以增强算法在不平衡数据下的鲁棒性;在上层,使用XGBoost算法进行特征选择,然后用DNN对结果进行多分类入侵检测。将该架构应用在电网稳定性和电网攻击模拟数据集上,实验结果表明:双层检测架构具有更强的鲁棒性,并且DNN模型的训练时间缩短了18.3%。
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关键词
工业控制系统
入侵检测
XGBoost
DNN
分层架构
权重焦点损失函数
实时性
不平衡数据
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职称材料
题名
基于XGBoost-DNN的工业控制系统入侵检测架构
被引量：
4
1
作者
张子迎
陈玉炜
王宇华
机构
嘉应学院计算机学院
哈尔滨工程大学计算机与科学技术学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期2243-2249,共7页
文摘
针对工业控制系统安全防护中存在的数据不平衡问题以及提高检测的实时性与安全性,本文依据工业控制系统的架构特点,提出XGBoost-DNN双层入侵检测架构。在下层,将设计的权重焦点损失函数引入XGBoost中进行二分类入侵检测,以增强算法在不平衡数据下的鲁棒性;在上层,使用XGBoost算法进行特征选择,然后用DNN对结果进行多分类入侵检测。将该架构应用在电网稳定性和电网攻击模拟数据集上,实验结果表明:双层检测架构具有更强的鲁棒性,并且DNN模型的训练时间缩短了18.3%。
关键词
工业控制系统
入侵检测
XGBoost
DNN
分层架构
权重焦点损失函数
实时性
不平衡数据
Keywords
industrial control system
intrusion detection
XGBoost
DNN
hierarchical architecture
weight focal loss function
real time
unbalanced data
分类号
TP393 [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
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于XGBoost-DNN的工业控制系统入侵检测架构
张子迎
陈玉炜
王宇华
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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