公开(公告)号：CN115883247A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211667151.3

申请日：2022-12-22

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 蔡增玉 ,  杜鸿钰 ,  张建伟 ,  王昊琪 ,  司亚婕 ,  李朋蓉 ,  朱亮 ,  冯媛

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于1D CNN‑BiSRU的工控网络入侵检测方法，其步骤为：首先，对Gas Pipeline数据集中的流量数据进行预处理，得到输入数据，并对输入数据进行标注；其次，将输入数据输入至1D CNN模型中，得到特征向量；再将特征向量输入BiSRU神经网络进行预测，通过比较预测结果与实际标签值的损失调整BiSRU神经网络的参数，得到检测模型；最后，将Gas Pipeline数据集中的流量数据输入检测模型中，输出分类结果。本发明通过一维CNN来学习ICS的网络流量数据的空间特征，而BiSRU可以通过前向和后向输入来学习ICS的网络流量数据的双向结构特征，以较少的模型训练时间实现准确的检测。