一种基于优化随机森林的工控网络异常检测方法
摘要:
本发明公开了一种基于优化随机森林的工控网络异常检测方法,涉及一种工控网络安全检测方法。该方法对数据集进行特征提取并利用主成分分析降维,划分训练集与测试集,考虑异常检测效率和准确率低的问题,利用改进鲸鱼算法优化随机森林模型。将柯西变异和自适应动态惯性权重相结合,一方面利用柯西变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优;另一方面引用自适应动态惯性权重因子提高种群全局搜索能力,加快算法收敛速度。结本发明有着更高的准确率和较强的适应性,更适合工业环境。此外,在国内石油化工行业信息安全重点实验室的油气集输全流程工业场景攻防靶场上进行验证实验,证明了本发明在实际应用中有较高的检测精度。
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