基于改进人工鱼群的工业互联网异常检测研究

简介

针对ICS工控网络异常检测存在的问题,在传统ELM网络异常检测模型的基础上,引入改进人工鱼群算法的ELM工控网络异常检测模型。首先对样本进行归一化处理和K-means均值聚类;其次基于惯性计算思想对人工鱼群算法中的聚集行为和觅食行为进行改进,通过比较惯性计算后鱼群中心位置与鱼个体当前位置的适应度值来判定人工鱼群的活动情况,输出最优权值和阈值作为ELM的输入;最后进行异常检测训练。实验测试结果表明,改进算法易跳出局部最优解,对攻击类数据的检出率达到90%以上。