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基于深度学习的工业控制网络入侵检测技术研究

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摘要摘要：随着工业4.0的推进，工业控制网络（Industrial Control Systems, ICS）在现代社会中的重要性日益凸显。然而，这些网络的复杂性和连接性也使其成为恶意攻击的潜在目标。为了保障ICS的稳定运行和关键基础设施的安全，研究有效的入侵检测技术显得尤为迫切。本文将深入探讨如何利用深度学习的先进算法，提升工业控制网络的入侵检测性能，实现更精准、实时的威胁识别。

DOI pd5kz7wzld/8259271

作者刘琦敏罗松涛张志钢陈旋锋

机构地区广东中烟工业有限责任公司梅州卷烟厂广东梅州 514011

出处《中国建设信息化》 2024年5期

关键词深度学习工业控制网络入侵检测技术研究

分类 [建筑科学][城市规划与设计]

出版日期 2024年05月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

中国建设信息化

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