基于深度学习的工业恶意流量检测

摘要

针对工业控制系统中的恶意流量检测,提出一种新的检测算法DT2-ANN。该算法通过集成决策树和人工神经网络实现恶意流量检测。算法在4组工业流量数据集上进行实验,并与朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、人工神经网络、K均值聚类算法和随机森林等6种算法的检测结果进行对比。结果显示,DT2-ANN检测准确率高达99.77%~99.94%,召回率最高达到100%,F1得分0.9987,超过其他6种算法,实验证明该算法具有较好的检测能力。