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基于GWO-SVM算法的工业互联AI入侵检测方法研究

高增亮  詹鑫毅  
【摘要】:由于传统工业互联网络入侵检测方法未进行寻优控制而导致检测性能低,因此,提出一种新型工业互联AI入侵检测方法以提高检测性能。首先构建工业互联AI入侵的大数据融合模型,采用背包决策的方法构造目标函数,结合多维尺度分解建立数据特征辨识模型,通过特征分析融合,在支持向量机下进行特征寻优控制,通过GWO-SVM算法,完成工业互联网络AI入侵检测系统构建。仿真结果表明,本文方法进行入侵检测的检测率高达97.8%,虚警率低至0.42%,检测时间开销较少,总体性能较优越。

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