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采用支持向量机的入侵检测手段有助于应对日益更新的攻击方法。从数据来源和分析的角度,可以将入侵检测模型分为基于工业流量,工业过程,用户行为,恶意文件四大类。在实验中,采用 BP 神经网络对系统各个区域之间的状态做出预测,通过区域之间状态的推导,就能准确地判断出遭受到攻击的区域。
基于BP神经网络的工控系统入侵检测
【摘 要】
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采用支持向量机的入侵检测手段有助于应对日益更新的攻击方法。从数据来源和分析的角度,可以将入侵检测模型分为基于工业流量,工业过程,用户行为,恶意文件四大类。在实验中,
【机 构】
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四川工商职业技术学院信息工程系;
【出 处】
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山东工业技术
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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四川省高等教育人才培养质量和教学改革项目“基于人工智能的个性化教育人才培养模式的构建和研究”(JG2018-1168);教育部科技发展中心产学研创新基金项目“基于大数据和人工智能的个性化教育关键技术研究”(2018A03007);中国轻工业联合会教育工作分会 2019 年课题“基于人工智能技术的技能创新平台研究与实践”(QGJY2019020);四川工商职业技术学院院级教育教学类课题“‘智能+
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