【摘 要】
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信息物理系统(CPS)在工业控制和关键基础设施等领域被广泛应用,由于具有易受攻击的特点,CPS的安全问题变得尤为重要.为了提高CPS攻击检测的准确度,提出一种稀疏自动编码器(SA
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,中国市政工程西北设计研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(61751315,61863026,61563031)。
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信息物理系统(CPS)在工业控制和关键基础设施等领域被广泛应用,由于具有易受攻击的特点,CPS的安全问题变得尤为重要.为了提高CPS攻击检测的准确度,提出一种稀疏自动编码器(SAE)与支持向量机(SVM)结合的攻击检测算法.针对CPS中数据维数高的问题,使用SAE对数据进行特征学习与降维处理,以无监督方法重建新的特征表示;在此基础上以建立一种优化的检测模型为目标,利用改进细菌觅食算法(IBFA)优化SVM的参数.采用田纳西-伊士曼(TE)过程模型为仿真基础,模拟CPS受到恶意攻击的情况,并用提出的算法进行
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