《基於深度學習的工控系統入侵攻擊及線索發現方法》是北京工業大學於2019.07.15申請的專利，該專利的公布號為：CN110262467B，專利公布日為：2021.06.18，發明人是賴英旭、王志東、劉靜、高慧娟、馮文倩。
基本介紹
- 中文名：基於深度學習的工控系統入侵攻擊及線索發現方法
- 申請號：2019106333148
- 授權公告號：CN110262467B
- 授權公告日：2021.06.18
- 申請日：2019.07.15
- 專利權人：北京工業大學
- 地址：100124北京市朝陽區平樂園100號
- 發明人：賴英旭; 王志東; 劉靜; 高慧娟; 馮文倩
- Int. Cl.：G05B23/02(2006.01)I
- 專利代理機構：北京思海天達智慧財產權代理有限公司11203
- 代理人：沈波
專利摘要
基於深度學習的工控系統入侵攻擊及線索發現方法。入侵檢測是工業控制系統安全系統初始環節的一部分。由於工業控制系統的重要性，安全系統專業人員的決策仍然是最重要的。因此，簡單入侵報警在安全系統中的作用非常有限，基於深度學習的入侵檢測模型由於其不可解釋性的原因而難以提供更多信息，這限制了深度學習方法在工業控制網路入侵檢測領域的套用。針對這一局限性，本文從信息的角度分析了各層深度學習模型中分類相關信息和無關信息的分布，發現了深度學習分類模型隱藏層可分析的可能性。最後，分層傳播方法可以將相關信息從隱藏層映射到輸入層，使難理解的信息轉化為可理解的信息，幫助專業人員更快地鎖定和處理入侵威脅。
