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基于超图的工业数据异常检测 被引量：3

Industry anomaly detection with hypergraph learning
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摘要 工业控制数据之间由于存在高阶复杂关联,难以进行异常信息检测。针对工业控制系统协议繁多,控制数据复杂且冗余度高等问题,提出了基于超图学习的工控数据异常检测模型。通过提取工业控制数据中的流量特征数据,降低数据空间冗余度,提高检测效率,并应用超图结构构建高效的数据特征空间,在此基础上,建立工控数据之间的复杂关联关系,通过超图学习,挖掘工控数据中存在的异常信息。通过实验表明,该方法能够高效准确地对工控数据中的异常数据进行检测,并且比最新的异常检测方法具有更好的性能。
作者 王清华 易大勇 李丽
机构地区 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司网络安全运行中心 清华大学软件学院 国家企业信息化应用支撑软件工程技术研究中心
出处 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第S02期253-255,共3页 Application Research of Computers
基金 国家自然科学基金资助项目(20181301536)
关键词 异常检测 超图学习 工控安全 特征数据 复杂关联
分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献20

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共引文献44

同被引文献29

引证文献3

二级引证文献3

计算机应用研究
2020年 第S02期

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