基于無監(jiān)督學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)攻擊聚類分析研究

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摘要：依賴于網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)構(gòu)成復(fù)雜，在網(wǎng)絡(luò)安全方面面臨巨大的挑戰(zhàn)。由于接入系統(tǒng)的設(shè)備種類繁多，對網(wǎng)絡(luò)攻擊模式進行有效識別是非常困難?，F(xiàn)有的深度學習方法在網(wǎng)絡(luò)訓練時需要大量的先驗數(shù)據(jù)，這對訓練數(shù)據(jù)集的準備提出了很高的要求。針對這一問題，文章提出了一種基于無監(jiān)督學習的聚類學習網(wǎng)絡(luò)，提取網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)的分布特征，對攻擊模式進行聚類分析。（剩余5045字）