基于深度学习的工业控制系统网络入侵检测模型优化与验证

摘要

随着工业互联网的快速发展，工业控制系统面临日益严峻的网络安全威胁。传统入侵检测方法在处理复杂、
高维数据时存在局限性，无法有效应对新型攻击模式。本文提出一种基于深度学习的工业控制系统网络入侵检测模
型，该模型融合卷积神经网络和长短时记忆网络，实现对网络流量的实时特征提取和异常行为识别。为提升模型性
能，引入注意力机制和自适应学习率优化算法，针对工业控制系统的实时性和资源约束进行参数调整。同时，采用
迁移学习策略，利用预训练模型加速收敛，减少训练开销。在验证阶段，使用公开数据集模拟工业场景下的多种攻
击类型，包括拒绝服务攻击、数据篡改攻击和扫描攻击，进行多轮实验评估。结果显示，该优化模型的检测准确率
达到95%以上，假阳性率降低至2%以下，相比基准模型提升了15%的效率，并展示了良好的鲁棒性。该研究为工业
控制系统提供了一种高效、可扩展的入侵检测方案，具有重要的理论和应用价值，尤其在能源和制造领域的实际部
署中可显著提升系统安全性。