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基于CB-CNN與分割殘差優(yōu)化的列控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊流量檢測(cè)

鐵道學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù): 15 2023-04-15
摘要: 復(fù)雜環(huán)境中的列控系統(tǒng)容易遭到各類網(wǎng)絡(luò)流量攻擊,現(xiàn)有的攻擊流量檢測(cè)方法往往特征選擇差、穩(wěn)定性較弱,導(dǎo)致檢測(cè)精度較低。為此,提出一種通道增強(qiáng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與分割殘差優(yōu)化的攻擊流量檢測(cè)方法。首先通過降噪式自動(dòng)編碼器對(duì)正常流量進(jìn)行建模,同時(shí)使用無監(jiān)督訓(xùn)練將原始特征空間轉(zhuǎn)換為重構(gòu)特征空間;然后利用通道增強(qiáng)使相關(guān)誤差向量轉(zhuǎn)化為分類器的多通道輸入變量;最后為增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征表示多樣性,設(shè)計(jì)一... (共15頁(yè))

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