信息与控制

作者：张锐, 孙子文

关键词：工业信息物理系统, 入侵检测, 双样本KS检验, 收缩自编码器

为有效解决工业信息物理系统(ICPS)入侵检测面临的特征选择困难、攻击标签短缺等问题，研究基于深度收缩自编码器的半监督学习入侵检测方法。采用双样本KS(Kolmogorov-Smirnov)检验法根据数据概率分布选择稳定特征；采用基于重建误差的半监督结构搭建入侵检测模型，通过深度收缩自编码器学习系统正常运行模式，加入收缩惩罚项以增强对输入噪声和扰动的鲁棒性并提高特征表征性，采用F1阈值算法选定异常阈值。使用PyCharm仿真以验证方法有效性，结果表明：双样本KS检验法可有效提取稳定特征，与对比方法相比，本文研究的入侵检测方法具有较低的标签依赖性和较高的检测性能，在F1分数、精确率、召回率方面效果更优。

来源：2025年第5期

《信息与控制》期刊编辑部

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