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在工業(yè)控制系統(tǒng)（工控）與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)深度融合的背景下，有效檢測系統(tǒng)是否受到入侵威脅成為保障工控安全的關(guān)鍵。根據(jù)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)高維性和非線性的特點(diǎn)，應(yīng)用 Fisher分值和核主成分分析法對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，針對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)尋優(yōu)過程中標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法易陷亼局部最優(yōu)的冋題，提出基于自適應(yīng)變異的粒子群優(yōu)化算法 SVPSO，進(jìn)而構(gòu)建系統(tǒng)入侵檢測模型。在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的仿真結(jié)果表明，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K最近鄰、隨機(jī)森林和樸素貝葉斯算法相比，基于 SVPSO算法構(gòu)建的檢測模型性能較優(yōu)，檢測精度達(dá)到98.75%，而誤報(bào)率僅為1.22%。
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