在工业控制系统中通过灰狼优化器和自动编码器集成的优化异常检测框架
Muhammad Muzamil Aslam1, Liyanage Chandratilak De Silva2, Rosyzie Anna Awg Haji Mohd Apong1
1School of Digital Science, Universiti Brunei Darussalam, Gadong A, Bandar Seri Begawan, BE1410, Brunei Darussalam.
本研究引入了一种新的方法,通过将灰狼优化器 (GWO) 和自动编码器 (AE) 结合起来,来检测工业控制系统 (ICS) 中的异常. 优化的框架显著提高了检测准确性,并减少了错误.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 人工智能的人工智能
- 工业控制系统 工业控制系统
背景情况:
- 可靠的互联网连接对于工业控制系统 (ICS) 的实时监控和异常检测至关重要.
- 目前ICS中的异常检测方法面临着诸如高计算复杂性,数据集限制和高假阳性率等挑战.
研究的目的:
- 开发一种新的协作数据处理框架,用于加强ICS中的异常检测.
- 将灰狼优化器 (GWO) 与自动编码器 (AE) 集成和优化,以提高性能.
主要方法:
- 拟议的方法通过增强猎物选择,包围和初始种群生成来优化GWO.
- 自动编码器 (AE) 丢失功能得到了改进,以实现更好的模型通用化.
- 该框架采用两阶段的过程:GWO用于特征选择,AE用于异常检测.
主要成果:
- 在SWaT和WADI数据集上的实验验证显示,与现有方法相比,性能优越.
- 在准确性,精度,回忆和F1得分方面观察到显著的改善.
- 该模型有效地识别了相关特征,并减少了特征错误.
结论:
- 拟议的GWO-AE框架在解决当前ICS异常检测系统的局限性方面具有重大潜力.
- 该方法为ICS环境中的实时监控和异常检测提供了更准确,更可靠的解决方案.
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