工业信息物理系统攻击检测增强模型

作者：邓志刚; 孙子文^*

来源：信息与控制, 2021, 50(04): 410-418.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2021.0455

• 工业信息物理系统
• 攻击检测
• 生成式对抗网络
• 多层感知机
• 数据增强

针对工业信息物理系统数据不平衡,从而使得基于深度学习的攻击检测方法对稀有攻击检测率低的问题,提出了一种工业信息物理系统攻击检测增强模型.该模型从原始数据集中选取出稀有攻击样本,使用梯度惩罚Wasserstein距离生成式对抗网络进行稀有攻击样本扩充,并将扩充得到的样本与原始数据集混合,形成新的数据集用于训练多层感知机,实现攻击检测.为检验模型性能,使用以Modbus作为通信协议的真实数据集进行测试.实验结果表明,与广泛采用的数据增强方法相比,攻击检测增强模型能显著改善攻击检测的能力.

• 单位
  江南大学