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基于可迁移注意力的工控流量域适应方法
文献摘要：
为解决工控入侵检测系统在动态环境中适应性不足的问题,构建一个对抗性域适应(DA)网络来训练深度学习(DL)模型以检测恶意流量,并将域适应的可迁移注意力(TADA)引入.局部注意力被用于突出流量数据中对域迁移产生较大影响的特征字段;全局注意力被用于从整体上强调可迁移性更强的单条流量数据.在工控系统的SCADA网络层数据集上进行了实验,其结果表明,与现有方法相比,引入TADA的DA网络在跨层检测和未知攻击检测这两种场景中具有更高的精度和F-score值.
文献关键词：
工控系统;入侵检测系统;神经网络;注意力机制;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
苏思达;陈永乐;周自强;杨大哲;郭浩
作者机构：
太原理工大学 信息与计算机学院,山西 晋中 030600;国网山西省电力公司电力科学研究院 电网技术中心,山西 太原 030000
文献出处：
引用格式：
[1]苏思达;陈永乐;周自强;杨大哲;郭浩-.基于可迁移注意力的工控流量域适应方法)[J].计算机工程与设计,2022(10):2741-2748
A类：
B类：
移注,控流,域适应,工控入侵检测,入侵检测系统,动态环境,对抗性,DL,恶意流量,TADA,局部注意力,出流,流量数据,字段,全局注意力,可迁移性,单条,工控系统,SCADA,网络层,层数,跨层,未知攻击,攻击检测,score,注意力机制,迁移学习
AB值：
0.452144
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