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摘要
工业互联网在快速发展的同时，面临着严峻的信息安全风险.针对传统入侵检测方法准确性低、难以适应工业互联网海量不平衡数据的问题，提出一种基于胶囊网络的工业互联网入侵检测方法 .首先，基于残差块构建特征提取模块，引入全局平均池化层得到高质量的数据特征；其次，使用动态路由算法，通过迭代的方式对入侵数据特征进行聚类，在胶囊网络模块完成数据分类.基于Modbus/TCP协议的气体管道传感器网络数据集的测试结果表明，该方法可以在隐性提取特征的同时改善检测准确率.与所列算法对比，本文方法提高了检测指标，对不平衡数据有更强的鲁棒性，更接近工业互联网入侵检测技术需求.
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单位自动化学院; 重庆邮电大学
