%0 Journal Article %A 尚文利 %A 石贺 %A 赵剑明 %A 曾鹏 %T 基于SAE-LSTM的工艺数据异常检测方法 %D 2021 %R 10.12263/DZXB.20180015 %J 电子学报 %P 1561-1568 %V 49 %N 8 %X

为解决工业网络安全防护中工艺数据异常检测误报率较高的问题,本文提出一种基于时间序列的异常检测方法.该方法对工艺数据进行相关性分析、向量映射等处理,再采用堆叠自编码神经网络(SAE)对工艺数据特征进行降维,根据工艺数据在传输序列间的相互关联性,设计基于长短期记忆神经网络(LSTM)的异常检测模型,最后进行工艺数据异常检测仿真实验验证分析.实验结果表明,基于时间序列的异常检测模型能有效提高工艺数据异常检测准确率,并且误报率要低于传统隐马尔可夫异常检测模型,同时获得较好的异常检测实时性.

%U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.12263/DZXB.20180015