基于GAN-Cross的工控系統(tǒng)類不平衡數(shù)據(jù)異常檢測
信息網(wǎng)絡(luò)安全
頁數(shù): 9 2022-08-10
摘要: 工業(yè)控制系統(tǒng)異常檢測存在類不平衡問題,導(dǎo)致通用分類器很難實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)識(shí)別。目前,針對(duì)類不平衡數(shù)據(jù),常用采樣方法實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的平衡,以提高分類器性能。但傳統(tǒng)采樣方法對(duì)數(shù)據(jù)集特征敏感,采樣效果穩(wěn)定性差,異常檢測精度波動(dòng)大。文章基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Network,GAN),提出一種GAN-Cross采樣模型,該模型可以學(xué)習(xí)目標(biāo)數(shù)據(jù)的...