- 专利标题: 工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法
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申请号: CN202011228033.3申请日: 2020-11-06
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公开(公告)号: CN112351033B公开(公告)日: 2022-09-13
- 发明人: 刘学君 , 张小妮 , 王昊 , 晏勇 , 沙芸 , 曹雪莹 , 李凯丽 , 孔祥旻 , 陈建萍 , 王文晖
- 申请人: 北京石油化工学院
- 申请人地址: 北京市大兴区清源北路19号
- 专利权人: 北京石油化工学院
- 当前专利权人: 北京石油化工学院
- 当前专利权人地址: 北京市大兴区清源北路19号
- 代理机构: 北京细软智谷知识产权代理有限责任公司
- 代理商 尚文文
- 主分类号: H04L9/40
- IPC分类号: H04L9/40 ; G06N3/00 ; G06N3/04
摘要:
本发明涉及一种工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法,所述深度学习入侵检测方法通过构建的新型工控网络入侵检测模型来实现对工控网络是否存在入侵行为进行预测。本模型结合双种群遗传算法、退火算法、基于种群交流的选择策略、哈希字典存储策略以及精英主义策略,有机整合各类算法和优化策略的功能,进而得到改进的深度神经网络模型,本方法通过使用新型工控网络检测模型能够实现对工控网络中的入侵行为更快速、更准确的检测,本发明所述的检测方法具有较低的漏报率和误报率,且能够满足工控网络实际场景的需求。
公开/授权文献
- CN112351033A 工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法 公开/授权日:2021-02-09