基于冠狀病毒群體免疫算法的工控入侵檢測

摘要： 工業(yè)4.0改革使工業(yè)化與信息化進程不斷交叉深入，工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)數據的非線性、高維度等特點使傳統(tǒng)入侵檢測方法不再適用。設計了一種基于冠狀病毒群體免疫算法(CHIO)的工控入侵檢測模型，將Fisher-Score與核主成分分析(KPCA)結合，對數據進行特征提取，有效降低了數據復雜度，通過引入自適應與差分進化策略改進了冠狀病毒免疫算法，增強了算法的搜索性能。最后將改進后的算... （共8頁）