买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：西安交通大学

摘要：本发明公开了一种基于对抗迁移的核电仪控系统网络攻击检测方法及系统，选用其他工控领域公开网络攻击数据集构建源域数据集，并通过核电仪控系统半实物仿真构建目标域数据集；构建源域特征提取器和源域分类器，利用源域训练数据集对其进行训练，并将训练好的模型保存；构建对抗域适应模型，利用目标域数据集完成对抗训练，同时构建未知攻击分类器，并将其与保存好的目标域特征提取器级联成核电仪控系统网络攻击检测模型；利用目标域测试集对核电仪控系统网络攻击检测模型的检测性能进行测试验证。本发明采用对抗域适应的思想，实现了源域攻击知识在目标域的迁移复用，解决核电仪控系统网络攻击数据稀少且特征匮乏的问题，展现出了优越的检测性能。

主权项：1.基于对抗迁移的核电仪控系统网络攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、选择IT领域公开网络攻击数据集UNSW-NB15和CICIDS2017，以及工控领域公开网络攻击数据集Electra，构建源域样本数据库；S2、采集多种网络攻击场景下的核电仪控系统半实物仿真平台网络流量，构建目标域样本数据库；S3、对步骤S1得到的源域样本数据库和步骤S2得到的目标域样本数据库进行预处理及标准化，并划分源域目标域训练数据集和测试数据集；S4、构建基于自注意力机制的全局特征提取器和基于卷积神经网络的局部特征提取器，并将全局特征提取器和局部特征提取器的输出特征进行合并，共同构成源域特征提取器，然后通过多层全连接层构建源域分类器，最后将源域特征提取器和源域分类器级联成OSSNformer模型用于源域网络攻击的检测；S5、利用步骤S3预处理及标准化后的源域训练数据对步骤S4构建的OSSNformer模型进行训练，并将训练后的源域特征提取器和源域分类器进行保存；S6、构建以状态空间模型为基础的目标域特征提取器和多层全连接层组成的域判别器，并利用域判别器与步骤S5得到的源域特征提取器和源域分类器构建对抗式迁移架构；S7、利用步骤S3预处理及标准化后的目标域训练数据对步骤S6构建的对抗域适应架构进行对抗训练，并将训练后的目标域特征提取器进行保存；S8、构建同类聚集器用于缩小攻击数据类内分布距离，通过K均值聚类方法得到每种攻击类型的类中心向量和每一类攻击的类半径阈值向量用于判断当前数据是否为未知攻击；利用同类聚集器、类中心向量、类半径阈值向量和步骤S5得到的源域分类器构建未知攻击分类器，并将未知攻击分类器与步骤S7得到的目标域特征提取器级联成核电仪控系统网络攻击检测模型；S9、将步骤S3中预处理及标准化后的目标域测试数据集输入步骤S8得到的核电仪控系统网络攻击检测模型中，对包含未知攻击在内的多种网络攻击数据进行分类，实现对核电仪控系统网络攻击的检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 基于对抗迁移的核电仪控系统网络攻击检测方法及系统