《表3 与其他工作的对比:基于概率估计的工控系统攻击检测方法》
在SWaT数据集上,还有基于长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)[24]、基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)[25]、基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)[25]和基于图模型(TABOR)等检测方法,与这些方法的对比如表3所示。这些方法都是用于数据的离线分析与检测,而本文则实现了实时的攻击检测。另外该方法还可以检测出攻击的持续过程,可以尽早发现攻击并采取反制措施,而其他工作并没有讨论这一点。
图表编号 | XD00140352900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.01 |
作者 | 谢耀滨、常瑞、蒋烈辉 |
绘制单位 | 数学工程与先进计算国家重点实验室、数学工程与先进计算国家重点实验室、数学工程与先进计算国家重点实验室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |