融合WGAN、多头注意力机制和BiLSTM的SCADA入侵检测研究

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摘 要：随着工业控制系统（ICS）不断发展，关键基础设施的网络安全，尤其是ICS中的数据采集与监视控制系统（SCADA）正在面临着巨大的风险。提出了一种融合多种深度学习模块的方法，用于解决当前ICS样本不平衡和召回率低的问题。使用WGAN进行数据增强，提出了一种基于BiLSTM和多头注意力机制用于对多分类的入侵检测任务，通过混淆矩阵、准确率、召回率等评估模型性能，准确率和召回率达到了95.61%和92.08%。（剩余75字）

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