基于自适应鲁棒性的入侵检测模型

摘要：

传感器与网络技术的迅猛发展促进了信息物理系统的发展与应用.而传统网络系统的入侵检测技术己经发展成熟,信息物理系统(CPS)可以在借鉴传统网络系统入侵检测技术的基础上,结合自身特性进行改进.针对CPS所处地理位置复杂及网络传输不可靠导致的检测鲁棒性不高的间题,提出基于稀疏降噪自编码网络(SDAE)的入侵检测算法;同时,考虑到CPS对模型适应性及推广性的需求,将基于差分变换的头脑风暴优化算法(DBSO)与改进的自编码网络相结合,形成基于DBSO优化SDAE(DBSO-SDAE)的检测算法.该算法具有自动提取入侵数据最优特征表示的能力,同时在进一步提高模型鲁棒性的前提下,可极大地增强模型的适应性.仿真结果表明,所提出的DBSO-SDAE模型与其他模型相比,具有较高的鲁棒性、自适应性及较优的检测实时性,可极大地满足CPS对检测算法的高需求.

关键词：信息物理系统、鲁棒性、自适应性、入侵检测、自编码网络、头脑风暴优化算法

所属期刊栏目：34

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划重点专项项目2018YFB1703004;国家自然科学基金青年基金项目61503299, 61502385

在线出版日期：2019-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2330-2336