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神经网络分析传感器数据的方法,以防止非法网络攻击

Serhii Vladov1, Vladimir Jotsov2,3, Anatoliy Sachenko4,5

  • 1Department of Scientific Activity Organization, Kharkiv National University of Internal Affairs, 27, L. Landau Avenue, 61080 Kharkiv, Ukraine.

Sensors (Basel, Switzerland)
|September 13, 2025
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本研究介绍了一种使用修改的长短期内存 (LSTM) 网络来检测对关键基础设施传感器数据的网络攻击的新方法. 该方法有效地预测正常行为并识别异常,在防止攻击方面达到高精度.

科学领域:

  • 网络安全 网络安全
  • 网络安全 网络安全
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 关键基础设施严重依赖传感器设备,增加了对网络攻击的脆弱性,如数据伪造和拒绝服务.
  • 由于连接设备的快速扩张,确保这些传感器网络的安全性是一个越来越大的挑战.

研究的目的:

  • 开发一种有效的分析传感器数据的方法,以防止对关键基础设施的网络攻击.
  • 增强传感器网络的安全性,防止各种恶意活动.

主要方法:

  • 利用修改后的长短期内存 (LSTM) 网络来预测正常的传感器数据模式.
  • 通过分析预测和实际数据之间的残余值来实现异常检测.
  • 采用混合方法,将预测建模与统计偏差分析结合起来.

主要成果:

  • 在预测正常传感器数据方面取得了高准确性,F1得分为0.90.
  • 通过通过残留分析检测异常来对数据变化表现出高灵敏度.
  • 在攻击检测方面达到0.92的精度,整体精度高达92%和回忆率高达89% (AUC = 0.94).

结论:

  • 开发的方法有效地保护关键基础设施设施免受网络攻击,即使使用有限的计算资源.
关键词:
网络警察 网络警察网络攻击 网络攻击功能损失功能损失的功能.神经网络的神经网络的神经网络其他残留物.传感器系统 传感器系统传感器系统感官数据 感官数据

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