基于注意力机制的工业控制系统网络流量异常检测方法

摘要

本发明属于网络流量检测技术领域，具体涉及一种基于注意力机制的工业控制系统网络流量异常检测方法，包括如下步骤：收集流量样本数据集；S2、样本标定；特征提取；使用encoder结构对输入的特征向量进行预处理，计算得到attention值之后将其与原始网络流量数据合并与标准化；S5、将步骤S4处理后的特征向量输入全连接层神经网络进行分类，对样本进行正常与异常判别，对结果进行整合分析，得到样本最终的分类结果。有效地发现和提取了工业控制系统网络原始流量之间的多维关系和特征，不需要对私有通信协议进行机械以及人工规则或特征提取，不需要花费大量时间和人力代价来提取特征，最终的分类通过全连接层来完成，实现了高性能的异常检测，具有较高的检测效率，而且与经典的机器学习和深度学习算法相比，具有更高的检测精度。