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基于改进GRU的SCADA网络入侵检测方法研究
1
作者 鞠函函 《油气田地面工程》 2025年第1期51-56,共6页
石油作为我国的能源支柱,其能源系统安全运行才能保证其他相关行业正常运行,一旦网络系统受到攻击或是网络崩溃,极大可能导致油气田及其他相关产业的生产作业陷入崩溃,所以油气站场工业控制系统的网络安全十分重要。但从站场上收集到的... 石油作为我国的能源支柱,其能源系统安全运行才能保证其他相关行业正常运行,一旦网络系统受到攻击或是网络崩溃,极大可能导致油气田及其他相关产业的生产作业陷入崩溃,所以油气站场工业控制系统的网络安全十分重要。但从站场上收集到的网络流量数据集极不平衡,正常流量远多于异常流量,造成网络入侵检测困难,且支持向量机、决策树、BP神经网络等传统机器学习算法不能有效处理监控与数据采集(SCADA)系统中大量、高纬度、时序性强等网络流量数据的问题。针对上述情况,提出了融合注意力机制的改进GRU模型。传统的注意力机制仅从单一层面上获取注意力信息和注意力特征,改进GRU模型使用多头注意力机制,其获取信息的能力更全面,经过GRU模型建模后的流量数据再通过注意力机制,模型可以充分学习异常流量数据特征,以便在不平衡的数据集中精准识别出异常流量数据。实验证明,相比于决策树、支持向量机及BP神经网络等传统方法,改进的GRU模型针对网络入侵检测的召回率达99%,可以准确识别到99%的异常情况,能够解决SCADA网络入侵检测问题,为SCADA系统的入侵检测提供了一种新的方案。 展开更多
关键词 SCADA GRU 多头注意力机制 入侵检测 网络安全
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基于LDA与Single-pass结合的微博话题检测算法研究
2
作者 鞠函函 《中文科技期刊数据库(全文版)社会科学》 2018年第7期00395-00396,共2页
本文对中文微博热点话题检测进行了研究,针对传统话题检测方法提取出的话题凝聚度不足等问题,提出一种三层贝叶斯的潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation ,LDA)与单通道聚类(Single-pass)相结合的算法,利用单通道聚类对提取出... 本文对中文微博热点话题检测进行了研究,针对传统话题检测方法提取出的话题凝聚度不足等问题,提出一种三层贝叶斯的潜在狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation ,LDA)与单通道聚类(Single-pass)相结合的算法,利用单通道聚类对提取出的话题再次聚类,以提高话题检测精确度。实验结果表明:本文算法可以准确地自动提取出微博的热点话题,较传统LDA模型得到的热点话题更加精炼、准确。 展开更多
关键词 微博 LDA 单通道聚类 话题检测
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