El uso masivo de la tecnología de la información ha traído ciertos riesgos de seguridad al proceso de producción industrial. En los últimos años, los ataques ciberfísicos contra los sistemas de control industrial han ocurrido con frecuencia. La tecnología de detección de anomalías es un medio técnico esencial para garantizar la seguridad de los sistemas de control industrial. Teniendo en cuenta las limitaciones de los métodos tradicionales y para facilitar el análisis y la localización oportuna de anomalías, este estudio propone una solución basada en el método de aprendizaje profundo para la detección de anomalías de tráfico industrial y la clasificación de ataques. Utilizamos un modelo de representación de aprendizaje profundo de red neuronal convolucional como modelo de detección. Los datos originales unidimensionales se mapean utilizando el método de mapeo de características para hacerlos adecuados para el procesamiento del modelo. El método de aprendizaje profundo puede extraer automáticamente características críticas y lograr una clasificación precisa de los ataques. Realizamos una evaluación del modelo utilizando datos reales de
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículos:
Percepción de eventos multitudinarios basada en el campo Weber espaciotemporal
Artículos:
Enfoque efectivo para calcular la ventana de análisis en la Transformada de Gabor Discreta Infinita.
Artículos:
Preservación del comportamiento a través de las versiones del código en Erlang
Artículos:
Un Corpus Biomédico Estándar Plata para el Idioma Árabe
Artículos:
Encuesta de Metodologías, Enfoques y Desafíos en Programación Paralela Utilizando Sistemas de Computación de Alto Rendimiento
Artículos:
La curva S como herramienta para la planeación y control de procesos de construcción: casos de estudio
Artículos:
Investigación sobre control de costos de proyectos de construcción con base en la teoría de construcción sin pérdidas y BIM : caso práctico
Artículos:
Algoritmo de control de desacoplamiento para el sistema de tensión de desenrollado basado en el control activo de rechazo de perturbaciones
Artículos:
Agua subterránea : el recurso oculto