基于CB-CNN與分割殘差優(yōu)化的列控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊流量檢測

摘要： 復(fù)雜環(huán)境中的列控系統(tǒng)容易遭到各類網(wǎng)絡(luò)流量攻擊，現(xiàn)有的攻擊流量檢測方法往往特征選擇差、穩(wěn)定性較弱，導(dǎo)致檢測精度較低。為此，提出一種通道增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與分割殘差優(yōu)化的攻擊流量檢測方法。首先通過降噪式自動(dòng)編碼器對正常流量進(jìn)行建模，同時(shí)使用無監(jiān)督訓(xùn)練將原始特征空間轉(zhuǎn)換為重構(gòu)特征空間；然后利用通道增強(qiáng)使相關(guān)誤差向量轉(zhuǎn)化為分類器的多通道輸入變量；最后為增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征表示多樣性，設(shè)計(jì)一...