朱子龙 张立臣

(广东工业大学计算机学院 广东 广州 510006)

0 引 言

信息物理融合系统是一个由现代传感器、计算设备和网络技术集成为一体的系统[1]。物理世界的行为通过传感器网络传输到信息世界，由信息世界进行计算分析，发出控制指令，作用于物理世界。整个过程信息计算和物理过程进行了深度融合，其中的计算、控制和通信是以可靠、安全和实时的方式实施，不需要人为干预，形成一个协作和自治的闭环系统[2]。

CPS应用的快速增长，导致许多安全性和机密性问题的出现[3]。因为信息计算依赖于物理过程中传感器收集的数据，而这些数据需要通过网络进行传输，同时，物理过程中接收的控制指令也需要通过网络进行传输。因此，CPS设备的自治性会导致入侵和攻击的风险[4]。CPS的安全问题越来越受到业界的关注[5]。

文献[6]设计了在智能电网中使用的分布式入侵系统，通过大量的流量分析模块，结合人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)检测网络流量中的攻击行为。文献[7]提出了基于EBP神经网络的规则学习算法，从实验数据的ICMP分组中提取特征，输入到EBP神经网络中进行训练，使网络学习其中的规则对网络异常行为进行识别。文献[8]提取了DoS(Denial of Service)攻击下的网络流量特征，结合K-近邻(K-Nearest Neighbor，KNN)等机器学习算法对正常和攻击行为进行区分。文献[9]将PCA与核函数空间结合，实现对非线性结构的网络数据进行异常检测。文献[10]运用稀疏自编码网络进行降维，结合LightGBM算法进行分类，以二叉树的形式处理网络攻击分类的多分类问题，并在NSL-KDD标准数据集上对算法准确率进行对比实验。……