一种基于时间卷积网络和迁移学习的工业控制系统入侵检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110439669.0
IPC分类号：H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-04-23
申请人：
中国石油大学（华东）

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于时间卷积网络和迁移学习的工业控制系统入侵检测方法
申请号	CN202110439669.0	申请日期	2021-04-23
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-16	公开/公告号	CN113132399A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L29/06 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L29/00 H04L 1/00至H04L 27/00单个组中不包含的装置、设备、电路和系统〔5〕 H04L29/02 通信控制；通信处理（H04L 29/12，H04L 29/14优先）〔5〕 H04L29/06 以协议为特征的〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;2;9;/;0;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国石油大学（华东）	申请人地址	山东省青岛市黄岛区长江西路66号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国石油大学（华东）	当前权利人	中国石油大学（华东）
发明人	石乐义;徐兴华;赵东东;兰茹;王夕冉;杜杉杉;侯会文;许翰林
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供了一种基于时间卷积网络和迁移学习的工业控制系统入侵检测方法，该方法采用时间卷积网络和迁移学习相结合的网络结构。针对工业控制系统入侵检测领域存在的检测精度不高和时效性较低的问题，本发明利用工业控制系统数据流量时序性的特点，使用在工业生产流程中捕获到的数据流量构造原始数据集，对原始数据集进行数据预处理并进行训练集和测试集的划分。接着使用时间卷积网络构建源域预训练模型，对训练集进行训练处理，提取相关信息特征，然后引入迁移学习，将源域学习到的知识迁移到目标域，最终通过softmax函数得出检测结果。采用本发明进行工业控制系统入侵检测，能够有效的减少计算量和检测时间，提高检测精度和检测效率，使工业控制系统入侵检测更好的适用于复杂的网络环境。

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