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摘要
由于当前已有攻击识别方法未对网络实验室虚假数据进行预处理，导致计算开销、存储开销以及能量消耗均较高，攻击的识别率偏低。现提出一种网络实验室虚假数据注入攻击深度识别方法。分析网络实验室虚拟数据的注入机理，滤除虚假数据噪声。将决策树算法和梯度提升框架结合，构建虚假数据注入攻击深度识别模型。采用自适应混沌果蝇算法优化模型参数，将经过预处理的虚假数据输入到识别模型中，根据虚拟数据的更新门以及重置门，获取虚假数据注入攻击训练数据集，实现虚拟数据注入攻击的深度识别。仿真结果表明：所提方法可以有效提升识别率，降低计算开销、存储开销以及能量消耗。实验结果证明了所提方法具有较好的应用前景。
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