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基于深度自编码器的供水系统攻击检测研究
文献摘要：
针对近年来大型公共设施,特别是城镇供水系统覆盖广且长期处于开放运行状态,容易受到意外甚至恶意破坏的问题,通过分析供水系统的传感器数据提出一种基于哑铃形深度自编码器(DDAE)算法.通过半监督学习,DDAE对输入数据的压缩的、有意义的特征进行学习,从而达到降维或数据生成的目的,对正常样本进行训练可以实现供水系统物理攻击检测.通过仿真实验并基于检测时间和分类精度的综合性能评价指标,验证了所提出模型与算法的有效性,结果表明:所提出的DDAE对网络物理攻击具有良好的检测能力.
文献关键词：
供水系统;攻击检测;自编码器;机器学习;数据降维
中图分类号：
作者姓名：
胡成玉;张克;全诗诗;刘洪铭
作者机构：
中国地质大学(武汉)计算机学院,湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]胡成玉;张克;全诗诗;刘洪铭-.基于深度自编码器的供水系统攻击检测研究)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(05):108-114
A类：
B类：
深度自编码器,攻击检测,公共设施,城镇供水系统,恶意,传感器数据,哑铃形,DDAE,过半,半监督学习,输入数据,数据生成,物理攻击,检测时间,分类精度,综合性能评价指标,出模,模型与算法,检测能力,数据降维
AB值：
0.269457
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