基于深度学习的工业物联网智能入侵检测

作者：胡向东; 周巧^*

来源：计算机系统应用, 2020, 29(09): 47-56.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.007620

• 工业物联网
• 入侵检测
• 自适应采样算法
• 堆叠卷积自编码
• Adam算法

如何有效识别工业物联网入侵攻击行为是一个新挑战.针对工业物联网中入侵检测特征提取不高、检测效率低、适应能力差等问题,提出一种基于深度学习的工业物联网智能入侵检测方法.首先,在数据处理上改进采样算法用于调节少数类别样本数量,提高检测精度;其次,构建堆叠降噪卷积自编码网络提取关键特征,结合卷积神经网络和降噪自编码器,加强特征识别能力;为了避免信息丢失和信息模糊,改进池化操作以增加其自适应处理能力,并在模型训练过程中采用Adam算法获取最优参数;最后,采用NSL-KDD数据集测试提出方法的性能.实验结果表明,该方法相比现有的RNN、DBN和IDABCNN的准确率分别提高了3.66%、4.93%和4.6%;与未经采样算法的SDCAENN试验对比, U2R和R2L的检测精度分别提高17.57%和3.28%.

• 单位
  自动化学院; 重庆邮电大学