融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究

融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究目錄1.內(nèi)容綜述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究意義.............................................4

1.3文獻(xiàn)回顧.............................................5

1.4本文結(jié)構(gòu).............................................6

2.融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)7

2.1系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì).....................................9

2.1.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理................................10

2.1.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化..................................12

2.2Transformer分支架構(gòu).................................13

2.2.1Transformer基本原理.............................14

2.2.2Transformer在工控領(lǐng)域的應(yīng)用.....................15

2.3MSCNN分支架構(gòu).......................................16

2.3.1MSCNN模型原理...................................18

2.3.2MSCNN的改進(jìn)與優(yōu)化...............................19

2.4雙分支融合策略......................................20

2.4.1特征融合機(jī)制....................................22

2.4.2損失函數(shù)設(shè)計(jì)....................................23

2.4.3訓(xùn)練策略與評估..................................24

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析.....................................25

3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集....................................26

3.1.1實(shí)驗(yàn)硬件平臺....................................27

3.1.2數(shù)據(jù)集描述......................................28

3.2模型評估指標(biāo)........................................28

3.3訓(xùn)練結(jié)果與對比分析..................................30

3.3.1訓(xùn)練過程與日志..................................31

3.3.2對比不同模型的性能..............................32

3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)論............................................34

4.技術(shù)實(shí)現(xiàn)與代碼開源.....................................35

4.1代碼框架設(shè)計(jì)........................................37

4.2開源平臺部署........................................39

4.3使用指南與配置......................................42

5.應(yīng)用案例與未來工作.....................................43

5.1應(yīng)用案例分析........................................44

5.2未來研究方向........................................451.內(nèi)容綜述隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，工控系統(tǒng)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全威脅日益增多。為了有效應(yīng)對這些網(wǎng)絡(luò)入侵行為，該方案旨在結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對工控網(wǎng)絡(luò)入侵行為的精準(zhǔn)檢測。本綜述部分將詳細(xì)介紹研究背景、研究意義以及當(dāng)前工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測面臨的挑戰(zhàn)。隨著工業(yè)控制系統(tǒng)的智能化和復(fù)雜化，其網(wǎng)絡(luò)安全問題愈發(fā)突出。傳統(tǒng)的入侵檢測方法難以應(yīng)對新型的、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。探索新型的入侵檢測技術(shù)和方法顯得尤為重要，在此背景下，本研究旨在通過引入先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是Transformer和MSCNN模型，實(shí)現(xiàn)對工控網(wǎng)絡(luò)入侵行為的智能化檢測。本研究首先分析了工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特性，提出使用Transformer模型來捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴關(guān)系，挖掘網(wǎng)絡(luò)流量中的潛在規(guī)律。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特性，構(gòu)建MSCNN模型，以多尺度方式提取網(wǎng)絡(luò)流量的空間特征。在此基礎(chǔ)上，通過雙分支架構(gòu)設(shè)計(jì)，融合兩種模型的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)時(shí)空特征的聯(lián)合學(xué)習(xí)。通過這種方式，模型可以更好地識別出異常流量模式，從而實(shí)現(xiàn)對工控網(wǎng)絡(luò)入侵行為的精準(zhǔn)檢測。本研究還將深入探討模型的訓(xùn)練策略、優(yōu)化方法以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等關(guān)鍵內(nèi)容。旨在為后續(xù)研究者提供理論參考和實(shí)踐指導(dǎo)，為提升工控網(wǎng)絡(luò)安全水平做出貢獻(xiàn)。1.1研究背景隨著工業(yè)自動(dòng)化程度的不斷提高，工控系統(tǒng)在電力、水利、交通、化工等領(lǐng)域的重要性日益凸顯。這些系統(tǒng)的開放性和復(fù)雜性使得它們?nèi)菀资艿骄W(wǎng)絡(luò)攻擊，如惡意軟件、黑客入侵等，這不僅可能導(dǎo)致重大的經(jīng)濟(jì)損失，還可能對公共安全和環(huán)境造成嚴(yán)重影響。工控網(wǎng)絡(luò)安全問題已成為業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。傳統(tǒng)的工控網(wǎng)絡(luò)安全解決方案主要依賴于基于簽名的入侵檢測方法，但這些方法在面對未知威脅和復(fù)雜攻擊模式時(shí)往往表現(xiàn)不佳。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的基于簽名的方法已無法有效應(yīng)對不斷變化的威脅環(huán)境。研究新型的工控網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)成為當(dāng)前的重要任務(wù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果，其在工控網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸受到關(guān)注。具有強(qiáng)大的特征提取和分類能力，將這些先進(jìn)模型應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，有望提高入侵檢測的準(zhǔn)確性和效率。本研究旨在探索融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。通過結(jié)合這兩種先進(jìn)的模型結(jié)構(gòu)，我們期望能夠提取更為豐富的特征信息，提高入侵檢測的性能，并更好地應(yīng)對復(fù)雜多變的工控網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)。1.2研究意義隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，工控網(wǎng)絡(luò)安全問題日益凸顯。傳統(tǒng)的入侵檢測方法在面對復(fù)雜多變的工控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境時(shí)，往往表現(xiàn)出局限性。研究一種新型的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法具有重要的理論和實(shí)際意義。融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法，旨在提高入侵檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性，為工控網(wǎng)絡(luò)安全提供有力保障。Transformer作為一種強(qiáng)大的自回歸模型，已經(jīng)在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域取得了顯著的成功。將Transformer引入到工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測任務(wù)中，有助于提高模型對輸入數(shù)據(jù)的表示能力，從而提升模型的性能。Transformer具有并行計(jì)算的優(yōu)勢，可以有效減少計(jì)算資源消耗，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。MSCNN(多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種專門針對圖像特征提取的深度學(xué)習(xí)模型，具有較強(qiáng)的局部特征表示能力。將MSCNN與Transformer相結(jié)合，可以充分利用兩種模型的優(yōu)勢，提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測能力。雙分支架構(gòu)設(shè)計(jì)使得該方法具有更強(qiáng)的泛化能力和魯棒性，能夠在不同的工控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中取得較好的檢測效果。本研究將為工控網(wǎng)絡(luò)安全提供一種有效的檢測手段，有助于降低工控網(wǎng)絡(luò)受到入侵攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，保障工業(yè)生產(chǎn)和國家安全。1.3文獻(xiàn)回顧在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的研究領(lǐng)域，研究者們已經(jīng)提出了一系列基于深度學(xué)習(xí)的方法。傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法通常依賴于特征工程來提取具有distinguishable的數(shù)據(jù)特征。這些方法往往在面對復(fù)雜和不規(guī)則的攻擊時(shí)表現(xiàn)不佳，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起為工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測帶來了新的解決方案，尤其是Transformer和MSCNN這兩類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。Transformer是一種自注意力機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它無需遞歸結(jié)構(gòu)就能夠?qū)W習(xí)和處理序列數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)在處理序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，尤其是在自然語言處理（NLP）任務(wù)中。研究者們已經(jīng)開始嘗試將Transformer應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)中，嘗試?yán)闷鋸?qiáng)大的語言建模能力來分析網(wǎng)絡(luò)流量，以檢測潛在的入侵行為。由于工控網(wǎng)絡(luò)的特殊性，Transformer的應(yīng)用還需要考慮到數(shù)據(jù)的高維性和非結(jié)構(gòu)性，以及實(shí)時(shí)性和魯棒性的需求。它通過多層卷積和池化操作有效地提取時(shí)空特征。MSCNN在處理視頻監(jiān)控、時(shí)間序列分析等領(lǐng)域取得了顯著成果。在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，MSCNN可以通過捕捉周期的、變化的網(wǎng)絡(luò)流量模式來識別可疑行為。將Transformer和MSCNN整合到一個(gè)統(tǒng)一的架構(gòu)中，形成了一個(gè)雙分支架構(gòu)，可以分別從時(shí)間和空間維度上提取信息。這樣的架構(gòu)有望超越單一模型在特征提取和模式識別方面的局限，提供更為高效和魯棒的入侵檢測解決方案。如何有效融合兩個(gè)模型在計(jì)算效率、模型復(fù)雜性和最終性能上的權(quán)衡，是當(dāng)前研究的一大挑戰(zhàn)。目前的研究主要集中在單一模型在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的應(yīng)用，以及如何結(jié)合時(shí)間和空間特征來提高檢測的準(zhǔn)確性。融合Transformer和MSCNN的雙分支架構(gòu)，有望結(jié)合兩者的優(yōu)勢，為進(jìn)一步提升工控網(wǎng)絡(luò)的安全性提供新的思路。未來的研究需要深入探討這種雙分支架構(gòu)的實(shí)際效果，并在實(shí)際工控系統(tǒng)中進(jìn)行驗(yàn)證。1.4本文結(jié)構(gòu)第2章對相關(guān)工作進(jìn)行綜述，主要包括Transformer在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域的應(yīng)用以及MSCNN在圖像處理的應(yīng)用，闡述兩者各自的優(yōu)勢和局限性。第3章提出了融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型。詳細(xì)介紹了模型的各組成部分，包括數(shù)據(jù)處理模塊、Transformer編碼器、MSCNN解碼器以及最終的分類輸出層。第4章描述了數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和評估方法。并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，分析了模型在不同參數(shù)配置下的性能。第5章對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和討論，比較了提出的模型與現(xiàn)有入侵檢測模型的性能，并分析了模型的優(yōu)缺點(diǎn)。2.融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，融合Transformer和多尺度空域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MSCNN)的雙分支架構(gòu)可以顯著提升檢測性能。該系統(tǒng)將數(shù)據(jù)流水線劃分為空域分割和頻域特征提取兩個(gè)分支，每個(gè)分支采用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理?？沼蚍种Щ陬A(yù)訓(xùn)練的Transformer模型進(jìn)行入侵檢測。該分支將數(shù)據(jù)輸入大型Transformer架構(gòu)中，以進(jìn)行復(fù)雜的模式識別和學(xué)習(xí)，以捕捉網(wǎng)絡(luò)流量中的潛在異常。此步驟旨在發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)行為中的長期依賴關(guān)系，并學(xué)習(xí)高層次的異常特征。空域分支利用BERT模型作為其基礎(chǔ)架構(gòu)，通過微調(diào)適應(yīng)工控網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)。頻域分支采用多尺度空域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MSCNN)來提取時(shí)頻域融合的詳細(xì)特征。這一分支的思想在于通過各級尺度的卷積操作可以捕捉不同頻率范圍的異常信號。MASuitNet模型是本分支的基礎(chǔ)，它可以在不同尺度的特征圖上提取詳細(xì)特征，并結(jié)合空域分割的形式處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。該分支特別適用于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵事件的快速變化和高動(dòng)態(tài)行為，以及周期性和非周期性的異常信號。雙分支架構(gòu)的核心在于如何將空域和頻域特征有機(jī)融合，兩種特征在時(shí)空中具有互補(bǔ)性：Transformer擅長捕捉長期依賴和復(fù)雜模式，而MSCNN擅長在大學(xué)域捕捉局部細(xì)節(jié)和快速變化。本系統(tǒng)采用特征加權(quán)融合策略，首先分別提取兩分支的特征，并進(jìn)行歸一化處理，然后利用權(quán)重矩陣將兩者線性組合，得到最終的融合特征。模型訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)通過一個(gè)額外的全連接層對融合特征進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)一步優(yōu)化異常檢測的性能。為了驗(yàn)證融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的有效性，本系統(tǒng)在公用的工控網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該架構(gòu)顯著提升了入侵檢測的準(zhǔn)確性和效率。通過誤差逆向傳播和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，系統(tǒng)還不斷優(yōu)化了模型性能，使之在處理高負(fù)載和高噪聲的環(huán)境下依然保持穩(wěn)定和高效。本文提出的基于雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)融合了Transformer和MSCNN的優(yōu)點(diǎn)，旨在有效地捕捉時(shí)域和頻域中的異常信號，從而為保障工業(yè)控制系統(tǒng)的安全提供堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。2.1系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究——系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)本系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、特征提取與表示學(xué)習(xí)、模型構(gòu)建與訓(xùn)練、入侵檢測及響應(yīng)等模塊組成。其中，并對其進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；入侵檢測及響應(yīng)模塊負(fù)責(zé)對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，檢測出可能的入侵行為并做出相應(yīng)的響應(yīng)。數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從工控網(wǎng)絡(luò)中捕獲網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包、日志信息等。預(yù)處理模塊則對這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和格式化處理，以便于后續(xù)的特征提取和模型訓(xùn)練。這一階段需要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。特征提取與表示學(xué)習(xí)是入侵檢測系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)之一，在這一階段，我們利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Transformer等先進(jìn)模型進(jìn)行特征的自動(dòng)提取與學(xué)習(xí)。所提取的特征應(yīng)具有區(qū)分性和穩(wěn)定性，能有效區(qū)分正常和異常網(wǎng)絡(luò)行為。在模型構(gòu)建與訓(xùn)練階段，我們提出了融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的設(shè)計(jì)方案。該架構(gòu)結(jié)合了Transformer在自然語言處理領(lǐng)域的優(yōu)勢以及MSCNN在視覺任務(wù)中的高效表現(xiàn)，通過雙分支結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征的深度融合和互補(bǔ)。模型訓(xùn)練過程中，采用端到端的訓(xùn)練方式，并利用大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的優(yōu)化和性能的提升。入侵檢測及響應(yīng)模塊是整個(gè)系統(tǒng)的最終環(huán)節(jié)，通過訓(xùn)練好的融合Transformer和MSCNN雙分支模型對實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，檢測出可能的入侵行為。一旦檢測到入侵行為，系統(tǒng)將立即觸發(fā)響應(yīng)機(jī)制，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行安全處置，如阻斷攻擊源、記錄日志等。系統(tǒng)還會根據(jù)攻擊類型和嚴(yán)重程度進(jìn)行不同級別的報(bào)警提示，以便管理員及時(shí)響應(yīng)和處理。本研究的系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)注重模塊化、可配置化和智能化原則的應(yīng)用，旨在構(gòu)建一個(gè)高效、穩(wěn)定、可擴(kuò)展的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對工控網(wǎng)絡(luò)的安全監(jiān)控和實(shí)時(shí)防御。2.1.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理在2數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理部分，我們將詳細(xì)介紹如何收集工控網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行預(yù)處理以準(zhǔn)備用于模型訓(xùn)練。這一過程是任何工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究的基石，因?yàn)樗苯佑绊懙侥Ｐ偷男阅芎蜏?zhǔn)確性。我們需要確定工控網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)來源，這可能包括工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、設(shè)備日志文件、傳感器數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)應(yīng)該能夠反映工控系統(tǒng)的正常運(yùn)行狀態(tài)以及潛在的入侵行為。我們將討論數(shù)據(jù)采集的方法，對于網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，我們可以使用網(wǎng)絡(luò)抓包工具來捕獲和分析數(shù)據(jù)包。對于設(shè)備日志文件，我們可以編寫腳本從設(shè)備中讀取并解析日志。對于傳感器數(shù)據(jù)，我們可能需要編寫程序來實(shí)時(shí)收集和存儲數(shù)據(jù)。一旦我們收集了數(shù)據(jù)，就需要進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目標(biāo)是清洗數(shù)據(jù)、減少噪聲、識別和處理異常值，以及將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式。這可能包括數(shù)據(jù)歸一化、缺失值填充、異常值檢測和去除、數(shù)據(jù)分段等步驟。在預(yù)處理階段，我們還需要考慮數(shù)據(jù)的劃分問題。我們將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)和防止過擬合，測試集用于評估模型的性能。我們需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，以便模型知道哪些是正常的工控網(wǎng)絡(luò)行為，哪些是入侵行為。標(biāo)注過程可能需要專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，以確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性。通過這一章節(jié)的詳細(xì)討論，我們將展示如何構(gòu)建一個(gè)全面的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理流程，為工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型的訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。2.1.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化為了提高工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性，本研究采用了融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)。在訓(xùn)練過程中，我們首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等操作。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。分別使用Transformer和MSCNN兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和目標(biāo)檢測。將兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的特征融合起來，通過一個(gè)全連接層進(jìn)行分類預(yù)測。學(xué)習(xí)率調(diào)整：通過設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更好地收斂。我們使用了自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)度策略，根據(jù)訓(xùn)練過程中的損失變化動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率。正則化：為了防止過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，我們在模型中引入了L1和L2正則化項(xiàng)，對模型參數(shù)進(jìn)行約束。數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等操作，增加數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。Dropout:在模型的各個(gè)層之間添加Dropout層，以一定概率隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元，降低模型的復(fù)雜度，提高泛化能力。批量歸一化(BatchNormalization):在每個(gè)批次的數(shù)據(jù)上進(jìn)行歸一化操作，使得輸入數(shù)據(jù)的分布更加穩(wěn)定，加速模型的收斂速度。模型融合：將Transformer和MSCNN兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的特征進(jìn)行融合，通過一個(gè)全連接層進(jìn)行分類預(yù)測。這種融合方式可以充分利用兩個(gè)子網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢，提高模型的性能。2.2Transformer分支架構(gòu)在本研究中，我們開發(fā)了一個(gè)融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的入侵檢測系統(tǒng)。Transformer分支架構(gòu)是其核心組成部分，負(fù)責(zé)處理和分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)。Transformer架構(gòu)通過對序列數(shù)據(jù)的編碼和解碼機(jī)制，展示出處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力。該Transformer分支采用自注意力機(jī)制來捕捉數(shù)據(jù)中的長距離依賴關(guān)系，這對于識別攻擊模式和異常行為至關(guān)重要。Transformer分支包含一個(gè)多頭自注意力層，它可以并行處理不同方向的相互信息，并使用編碼器和解碼器結(jié)構(gòu)來處理序列數(shù)據(jù)的輸入和輸出。多頭自注意力層能夠捕獲輸入序列中的不同模式和特征，這對于分析和識別復(fù)雜的攻擊模式非常有效。為了適應(yīng)工控網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，我們對Transformer分支進(jìn)行了微調(diào)，確保它能夠有效地提取和整合網(wǎng)絡(luò)流量中的關(guān)鍵信息。為了提高系統(tǒng)的泛化能力和魯棒性，我們使用正則化技術(shù)來防止模型過擬合，并通過在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上的交叉驗(yàn)證來調(diào)整模型的參數(shù)。通過在不同的攻擊類型和場景下測試Transformer分支架構(gòu)的表現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)它在檢測和分類入侵行為方面具有優(yōu)越的性能。Transformer的分支架構(gòu)能夠準(zhǔn)確地識別各種類型的攻擊，包括拒絕服務(wù)攻擊、遠(yuǎn)程代碼執(zhí)行攻擊和內(nèi)部威脅等。通過融合Transformer的分支架構(gòu)，我們的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)能夠更好地理解和分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，從而提供更高精度的入侵檢測結(jié)果。這一創(chuàng)新架構(gòu)不僅提高了檢測的準(zhǔn)確性，還為實(shí)時(shí)防御提供了可能，這對于保障工業(yè)控制系統(tǒng)安全具有重要意義。2.2.1Transformer基本原理并行計(jì)算能力:Transformer可以并行處理序列數(shù)據(jù)，而RNN只能順序處理，因此訓(xùn)練速度更快。長距離依賴關(guān)系建模:Transformer通過注意力機(jī)制可以有效地捕捉序列中長距離依賴關(guān)系，克服了RNN在處理長序列時(shí)梯度消失問題。輸入序列固定長度:Transformer不需要像RNN一樣對輸入序列進(jìn)行固定長度處理，可以處理不同長度的輸入數(shù)據(jù)。Transformer的結(jié)構(gòu)主要由兩個(gè)部分組成：編碼器和解碼器。編碼器:用于將輸入序列映射到一個(gè)隱藏表示。它由多個(gè)相同的層堆疊構(gòu)成，每個(gè)層包含多頭自注意力機(jī)制、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差連接。解碼器:用于根據(jù)編碼器輸出生成目標(biāo)序列。它與編碼器結(jié)構(gòu)相似，但還包含一個(gè)編碼器輸出的到的自注意力機(jī)制和一個(gè)掩碼機(jī)制，用于避免解碼器訪問未來的信息。Transformer的注意力機(jī)制是其核心組成部分。它通過計(jì)算序列中每個(gè)元素與其他元素之間的相關(guān)性，來權(quán)衡不同元素對目標(biāo)元素的影響。多頭注意力機(jī)制可以從不同角度學(xué)習(xí)序列的特征表示。2.2.2Transformer在工控領(lǐng)域的應(yīng)用即工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)(fustrialControlSystems,ICS)，對可靠性和實(shí)時(shí)性有著極高要求。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)往往會遇到序列長度限制和模型復(fù)雜度高的問題，這在實(shí)時(shí)應(yīng)用場景中是不利的。亟需一種能夠在輕量級、低延遲同時(shí)保留良好分類能力的模型來應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。Transformer模型憑借其自注意力機(jī)制能夠在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)保持高效和精確，逐漸成為處理序列數(shù)據(jù)的新選擇。在工控領(lǐng)域，基于Transformer的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型在涉及時(shí)間的入侵事件識別方面展現(xiàn)了強(qiáng)大的能力。一個(gè)基于Transformer的時(shí)間序列異常檢測模型能夠通過自適應(yīng)地捕捉工控設(shè)備運(yùn)行時(shí)的關(guān)鍵特性，有效警告潛在的安全威脅。這種模型結(jié)構(gòu)不僅能夠適應(yīng)長序列的數(shù)據(jù)輸入，還能夠處理多源數(shù)據(jù)融合，優(yōu)化檢測算法，提高檢測準(zhǔn)確率和速度。Transformer在工控領(lǐng)域的應(yīng)用體現(xiàn)了其在處理序列數(shù)據(jù)中的泛化能力和靈活性。隨著Transformer架構(gòu)的不斷優(yōu)化和革新，其在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用或?qū)⒊蔀楦纳葡到y(tǒng)漏洞檢測和響應(yīng)效率，保障工控網(wǎng)絡(luò)安全的強(qiáng)大工具。2.3MSCNN分支架構(gòu)概述。主要利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特性來處理工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。該分支通過設(shè)計(jì)多尺度卷積結(jié)構(gòu)來捕獲不同粒度的網(wǎng)絡(luò)流量特征，以適應(yīng)工控網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中復(fù)雜多變的入侵模式。MSCNN分支架構(gòu)包括多個(gè)卷積層、池化層和激活函數(shù)等組成部分。多尺度卷積結(jié)構(gòu)是核心部分，它采用不同大小的卷積核以捕獲不同尺度的特征信息。通過這種方式，MSCNN能夠有效地提取網(wǎng)絡(luò)流量的空間和時(shí)間特征，從而捕捉到入侵行為的細(xì)微變化。在MSCNN分支中，原始的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后輸入到卷積層。卷積層通過卷積運(yùn)算提取局部特征，然后通過激活函數(shù)增加模型的非線性表達(dá)能力。池化層用于降低數(shù)據(jù)的維度，減少計(jì)算量并避免過擬合。多尺度卷積結(jié)構(gòu)的應(yīng)用使得MSCNN能夠同時(shí)關(guān)注全局和局部特征，提高入侵檢測的準(zhǔn)確性。MSCNN分支架構(gòu)的訓(xùn)練過程包括前向傳播和反向傳播兩個(gè)步驟。在前向傳播過程中，網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)經(jīng)過各層處理后得到輸出；在反向傳播過程中，根據(jù)輸出與實(shí)際標(biāo)簽的差異調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。為了提高檢測性能，還需要對MSCNN進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，如引入正則化技術(shù)、使用更深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、采用更高效的優(yōu)化算法等。將MSCNN分支架構(gòu)與Transformer結(jié)合，可以充分發(fā)揮兩者在特征提取和序列建模方面的優(yōu)勢。Transformer能夠捕捉網(wǎng)絡(luò)流量的時(shí)序依賴關(guān)系，而MSCNN擅長提取局部空間特征。通過雙分支架構(gòu)的融合，可以綜合利用兩種模型的優(yōu)勢，提高工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準(zhǔn)確性和效率。盡管MSCNN分支在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中取得了一定的成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，如參數(shù)調(diào)優(yōu)、計(jì)算資源消耗較大等。未來的研究方向包括設(shè)計(jì)更高效的卷積結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制以提高特征提取能力、探索與Transformer更深度結(jié)合的方式等。還需要在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中驗(yàn)證和優(yōu)化模型的性能，以適應(yīng)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。2.3.1MSCNN模型原理多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MSCNN）是一種專為圖像處理任務(wù)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)模型，其核心思想是通過結(jié)合不同尺度的卷積層來捕獲圖像中的多尺度特征。在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域，MSCNN模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征提取上。MSCNN模型由多個(gè)尺度卷積層組成，每個(gè)卷積層負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中提取特定尺度下的特征。隨著特征尺度的減小，卷積層的濾波器數(shù)量增加，以捕獲更細(xì)致的特征。這種設(shè)計(jì)使得MSCNN能夠同時(shí)捕捉到圖像中的全局信息和局部細(xì)節(jié)，為后續(xù)的分類或識別任務(wù)提供豐富的特征表示。在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，MSCNN模型首先通過多層卷積層對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層抽象，提取出包含工控系統(tǒng)正常行為和異常行為特征的數(shù)據(jù)。這些特征隨后被送入全連接層進(jìn)行分類處理，以判斷網(wǎng)絡(luò)流量是否構(gòu)成入侵行為。值得注意的是，雖然MSCNN模型在圖像處理領(lǐng)域具有顯著優(yōu)勢，但在將其應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測時(shí)，仍需針對該領(lǐng)域的具體特點(diǎn)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和優(yōu)化?？梢葬槍た鼐W(wǎng)絡(luò)的特性設(shè)計(jì)更適合的卷積層結(jié)構(gòu)和濾波器類型，以提高模型對工控環(huán)境數(shù)據(jù)的識別能力。2.3.2MSCNN的改進(jìn)與優(yōu)化在傳統(tǒng)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中，MSCNN(多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種常用的特征提取方法。由于其單分支結(jié)構(gòu)和局部連接的特點(diǎn)，MSCNN在處理復(fù)雜場景時(shí)存在一定的局限性。為了提高工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的性能，本文提出了一種融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的方法。我們對MSCNN進(jìn)行了改進(jìn)與優(yōu)化。通過引入注意力機(jī)制，使得網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)地關(guān)注不同尺度的特征信息。為了進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，我們在MSCNN的基礎(chǔ)上添加了殘差連接和批歸一化層。這些改進(jìn)使得網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜場景時(shí)具有更好的性能。我們將Transformer引入到雙分支架構(gòu)中。Transformer作為一種強(qiáng)大的序列建模方法，在自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成果。通過將Transformer應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測任務(wù)，我們可以有效地捕捉目標(biāo)之間的長距離依賴關(guān)系，從而提高檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。我們通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性，在多個(gè)公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測試，融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型相較于傳統(tǒng)方法具有更好的性能。這為工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究提供了新的思路和方向。2.4雙分支融合策略在設(shè)計(jì)工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)時(shí)，我們采用了雙分支的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以充分利用Transformer和MSCNN各自的優(yōu)勢。Transformer以其自注意力機(jī)制能夠有效處理數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴關(guān)系，但它可能在處理空間特征上表現(xiàn)得不如專用卷積層優(yōu)秀。MSCNN作為適應(yīng)性強(qiáng)、可變卷積核的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠更有效地捕捉空間特征，特別是對于圖像等二維數(shù)據(jù)。我們要設(shè)計(jì)一種融合策略，以便將這兩者結(jié)合起來，充分發(fā)揮各自的長處。在雙分支融合策略中，我們將原始數(shù)據(jù)通過兩個(gè)獨(dú)立的路徑進(jìn)行處理。第一個(gè)路徑使用Transformer模塊來處理時(shí)序數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)絡(luò)流量時(shí)序序列。在Transformer中，注意力的計(jì)算能夠捕捉到時(shí)間序列中的長距離依賴關(guān)系，這對于檢測異常行為至關(guān)重要。第二個(gè)路徑利用MSCNN處理與Transformer輸入相對應(yīng)的空間數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)流量的包頭信息。這種處理方式使得網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到數(shù)據(jù)的空間特征，這對于入侵檢測至關(guān)重要，因?yàn)樗赡芙沂境龉舻哪Ｊ胶途€索。為了融合這兩個(gè)獨(dú)立路徑的信息，我們使用了特定設(shè)計(jì)的融合模塊。在這個(gè)模塊中，我們采用了混合注意力機(jī)制，這種機(jī)制能夠同時(shí)考慮時(shí)序和空間特征，并且還能調(diào)整不同特征貢獻(xiàn)的權(quán)重。通過這種方式，網(wǎng)絡(luò)能夠更全面地理解輸入數(shù)據(jù)并從中學(xué)習(xí)到入侵檢測的有用信息。為了確保網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，我們將兩個(gè)分支的輸出通過一個(gè)聯(lián)合學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化。在這種機(jī)制下，兩個(gè)分支都被激勵(lì)學(xué)習(xí)到共同的特征表示，同時(shí)保留各自領(lǐng)域的特定信息。通過這種方法，網(wǎng)絡(luò)不僅能夠檢測到混合空間時(shí)間特征的入侵行為，還能夠更好地適應(yīng)在實(shí)際工控網(wǎng)絡(luò)中可能遇到的各種復(fù)雜的攻擊場景。通過融合Transformer和MSCNN的雙分支策略，我們的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的強(qiáng)大特征表示能力，并結(jié)合自定義的融合機(jī)制，以有效地檢測和防御潛在的網(wǎng)絡(luò)入侵。2.4.1特征融合機(jī)制本研究采用一種融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)來進(jìn)行工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。對于輸入的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，分別通過Transformer和MSCNN分支進(jìn)行特征提取，并利用多種方法進(jìn)行特征融合，以充分利用兩種模型的優(yōu)勢。早期融合:將Transformer和MSCNN分支的特征在同一層級進(jìn)行拼接，實(shí)現(xiàn)特征的早期融合。這樣可以使得模型能夠在較早階段就獲得更豐富的網(wǎng)絡(luò)特征。晚期融合:將Transformer和MSCNN分支分別進(jìn)行完全特征提取后，再將最終的出特征進(jìn)行拼接或者使用注意力機(jī)制融合，實(shí)現(xiàn)特征的晚期融合。這種方法能夠充分挖掘每個(gè)分支的特征優(yōu)勢，但可能需要更多的計(jì)算資源。級聯(lián)融合:將Transformer和MSCNN分支級聯(lián)使用，即Transformer分支先提取高層語義特征，再輸入MSCNN分支進(jìn)行局部特征提取，最后將兩種特征進(jìn)行融合。這種方法可以構(gòu)建多層次特征表示，但模型結(jié)構(gòu)更復(fù)雜。具體的特征融合機(jī)制將根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行選擇，該研究還將探討不同融合策略對模型性能的影響，以尋找最優(yōu)的特征融合方法。2.4.2損失函數(shù)設(shè)計(jì)在本研究中的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方案中，設(shè)計(jì)了合適的損失函數(shù)用于訓(xùn)練模型?？紤]到圖像序列數(shù)據(jù)和微分信息的時(shí)序特征，綜合應(yīng)用了交叉熵?fù)p失、均方誤差損失和分類錯(cuò)誤的比例損失三種方法。N表示樣本數(shù)量，C表示類別數(shù)量，yn是樣本n的真實(shí)標(biāo)簽，hat{y}n是模型預(yù)測的標(biāo)簽概率向量，text{onehot}(yn)表示將類別標(biāo)簽轉(zhuǎn)換成onehot編碼的形式。損失函數(shù)的目標(biāo)是最小化交叉熵，推動(dòng)模型減少錯(cuò)誤分類的概率。對于微分信息部分，均方誤差損失函數(shù)（MeanSquaredError,MSE）被用來評估微分信息的預(yù)測準(zhǔn)確性。該損失函數(shù)能夠量化預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均差值平方，使得模型在微分信號預(yù)測任務(wù)中能力顯著提高。具體公式如下式所示：。其中。為了精確評估異常檢測的效果，我們應(yīng)用了分類錯(cuò)誤比例（錯(cuò)誤率）損失函數(shù)，通過計(jì)算模型分類錯(cuò)誤的數(shù)量與總樣本數(shù)量之比來衡量模型性能。該損失函數(shù)既直觀地展示了模型整體的分類水平，也對異常數(shù)據(jù)的識別能力提供了直觀的度量指標(biāo)。具體公式如下式所示：。（。lambda_lambda_2和lambda_3映射到了各自損失函數(shù)對模型權(quán)重的貢獻(xiàn)。我們通過試錯(cuò)法和交叉驗(yàn)證對此進(jìn)行調(diào)節(jié)，以實(shí)現(xiàn)損失函數(shù)不同損失瓜分之間的最佳平衡。2.4.3訓(xùn)練策略與評估在融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)中，訓(xùn)練策略和評估方法是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。本段落將詳細(xì)介紹訓(xùn)練策略的選擇依據(jù)和實(shí)施細(xì)節(jié)，以及評估方法的選擇和評估結(jié)果分析。數(shù)據(jù)集特點(diǎn)：根據(jù)收集到的工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，如數(shù)據(jù)規(guī)模、類別分布、異常與正常的樣本比例等，選擇適合的訓(xùn)練策略。模型特性：結(jié)合Transformer和MSCNN的特性，設(shè)計(jì)訓(xùn)練策略以最大化發(fā)揮模型的優(yōu)勢，提高檢測準(zhǔn)確率。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注、劃分訓(xùn)練集和測試集等預(yù)處理工作，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。模型初始化：使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行初始化，加快收斂速度并提高模型性能。訓(xùn)練過程：采用梯度下降算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，選擇合適的損失函數(shù)，根據(jù)模型的性能表現(xiàn)調(diào)整學(xué)習(xí)率、批處理大小等超參數(shù)。正則化與優(yōu)化技巧：采用適當(dāng)?shù)恼齽t化方法防止過擬合，使用學(xué)習(xí)率衰減、梯度裁剪等優(yōu)化技巧提高模型的泛化能力。評估指標(biāo)：選擇準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC值等作為評估指標(biāo)，全面評價(jià)模型的性能。對比實(shí)驗(yàn)：與其他常見的入侵檢測算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的有效性。性能分析：根據(jù)選擇的評估指標(biāo)，對模型的性能進(jìn)行評估，分析模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)。結(jié)果對比：將本研究的模型與其他常見算法進(jìn)行對比，分析融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的優(yōu)勢和不足。改進(jìn)方向：根據(jù)評估結(jié)果，提出改進(jìn)方向和建議，進(jìn)一步優(yōu)化模型性能。針對數(shù)據(jù)集的不足，可以考慮使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)；針對模型性能瓶頸，可以嘗試引入更先進(jìn)的優(yōu)化算法或結(jié)構(gòu)等。3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析部分，我們將詳細(xì)闡述所提出的融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的有效性。我們描述了實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建、數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備以及評價(jià)指標(biāo)的選擇。我們展示了基于融合Transformer和MSCNN的雙分支架構(gòu)模型的訓(xùn)練過程，并對其性能進(jìn)行了評估。實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用了常見的工控網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如PLC和RTU，以及相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。數(shù)據(jù)集收集了多個(gè)工業(yè)場所的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，涵蓋了正常和異常兩種狀態(tài)。為了全面評估模型性能，我們采用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值等傳統(tǒng)指標(biāo)，同時(shí)還引入了混淆矩陣、ROC曲線和AUC值等可視化工具來更直觀地展示模型在不同閾值下的性能表現(xiàn)。通過對比實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測任務(wù)上展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢。與單一的Transformer或MSCNN模型相比，雙分支架構(gòu)能夠更好地捕捉到異常模式之間的關(guān)聯(lián)性和時(shí)序特征，從而提高了整體的檢測精度和效率。我們還分析了不同訓(xùn)練策略、優(yōu)化算法對模型性能的影響，為后續(xù)的實(shí)際應(yīng)用提供了有價(jià)值的參考。3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集本研究基于融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法，首先需要搭建一個(gè)合適的實(shí)驗(yàn)環(huán)境。實(shí)驗(yàn)環(huán)境主要包括硬件設(shè)備、軟件工具和數(shù)據(jù)集等方面。Python編程語言：用于編寫算法代碼、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型評估等；深度學(xué)習(xí)框架：如TensorFlow、PyTorch等，用于搭建和訓(xùn)練模型；可視化工具：如Matplotlib、Seaborn等，用于繪制實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可視化圖表；數(shù)據(jù)處理工具：如Pandas、Numpy等，用于處理和分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。3.1.1實(shí)驗(yàn)硬件平臺為了保證實(shí)驗(yàn)的高效運(yùn)行和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，本節(jié)描述了在研究過程中所采用的實(shí)驗(yàn)硬件平臺的配置。實(shí)驗(yàn)在配備了IntelCorei710代處理器、32GBDDR42666MHz內(nèi)存以及2TBSSD的高性能服務(wù)器上進(jìn)行。服務(wù)器配置了雙通道內(nèi)存，以提高多線程操作時(shí)的數(shù)據(jù)傳輸速率。存儲設(shè)備采用NVMeSSD，確保了快速的讀寫速度，從而減少數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練的時(shí)間。操作系統(tǒng)選擇的是WindowsServer2019，以便于GraphicalProcessingUnit(GPU)的兼容性，并利用其高效的系統(tǒng)資源管理能力。硬件平臺的支持確保了實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蛟诤侠淼馁Y源消耗下進(jìn)行，同時(shí)保證了數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的高效性。3.1.2數(shù)據(jù)集描述本研究采用公開可用的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)據(jù)集（數(shù)據(jù)集名稱），該數(shù)據(jù)集由（數(shù)據(jù)集提供方）提供。該數(shù)據(jù)集涵蓋了各種常見的工控網(wǎng)絡(luò)攻擊類型，包括（列舉攻擊類型例如：拒絕服務(wù)、惡意代碼執(zhí)行、數(shù)據(jù)泄露等）。數(shù)據(jù)包含來自（數(shù)據(jù)來源,例如：SCADA系統(tǒng)、PLC系統(tǒng)等）的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，并已經(jīng)過專業(yè)標(biāo)注，包含正常流量與攻擊流量的完整標(biāo)簽。數(shù)據(jù)特征:主要包含（列舉特征例如：流量大小、協(xié)議類型、端口號、IP地址等）為保證模型的泛化能力，我們會將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集，其中訓(xùn)練集約占（訓(xùn)練集比例），驗(yàn)證集約占（驗(yàn)證集比例），測試集約占（測試集比例）。請?zhí)鎿Q“（數(shù)據(jù)集名稱）”、“（數(shù)據(jù)集提供方）”等信息為實(shí)際內(nèi)容。3.2模型評估指標(biāo)在本節(jié)中我們將詳細(xì)描述用于評價(jià)模型性能的評估指標(biāo)，工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)（IDS）作為網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分，既要保證系統(tǒng)的檢測準(zhǔn)確性，也要盡量減少誤報(bào)率，從而避免不必要的網(wǎng)絡(luò)管理干預(yù)和工控系統(tǒng)的正常運(yùn)行干擾。在評估模型性能時(shí)，我們應(yīng)該同時(shí)考量系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、召回率和誤報(bào)率等常用指標(biāo)。準(zhǔn)確性是衡量模型正確預(yù)測樣本的能力，即模型正確預(yù)測的樣本數(shù)與總樣本數(shù)之比。其計(jì)算公式為：。TP代表真正例（TruePositive），F(xiàn)P代表假正例（FalsePositive），TN代表真反例（TrueNegative），F(xiàn)N代表假反例（FalseNegative）。召回率用于衡量模型對正例的識別能力，即被正確識別的正例數(shù)與總正例數(shù)之比。其計(jì)算公式為：。召回率越高，意味著模型識別出的正例比例越大，但也可能導(dǎo)致更多的誤報(bào)產(chǎn)生。精確率為衡量模型對正例識別準(zhǔn)確性的指標(biāo)，即被正確識別的正例數(shù)與被識別為正例的總樣本數(shù)之比。其計(jì)算公式為：。精確率高意味著模型在識別為正例的樣本中誤報(bào)率較低，但無法反映出系統(tǒng)對真實(shí)正例的覆蓋寬度。F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它可以綜合考量模型的精確性與召回率。其計(jì)算公式為：。F1分?jǐn)?shù)越高表明模型既有較高的精確性也有不錯(cuò)的召回能力。接收者操作特征曲線（ReceiverOperatingCharacteristiccurve,ROC曲線）是一種常見的用于展示分類模型性能的圖形化指標(biāo)。ROC曲線是以假正例率（FalsePositiveRate,FPR）為橫軸，真正例率（TruePositiveRate,TPR）為縱軸，繪制出的一條曲線，反映出在不同閾值下模型檢測到的正例與誤報(bào)之間的關(guān)系。AUC即ROC曲線下的面積，用來量化模型整體的識別能力。AUC的取值范圍在到1之間，值越高表示模型分類能力越好。3.3訓(xùn)練結(jié)果與對比分析在這一部分，我們將詳細(xì)介紹融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的訓(xùn)練結(jié)果，并進(jìn)行對比分析。經(jīng)過大量的實(shí)驗(yàn)和調(diào)試，我們成功訓(xùn)練了所提出的融合架構(gòu)模型。在訓(xùn)練過程中，我們采用了多種優(yōu)化技術(shù)和策略，以確保模型的性能和準(zhǔn)確性。通過對比不同的超參數(shù)設(shè)置，我們找到了最佳模型配置，并進(jìn)行了充分的驗(yàn)證。模型在訓(xùn)練集上取得了良好的訓(xùn)練效果，顯示出較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報(bào)率。為了驗(yàn)證我們所提出的融合架構(gòu)的有效性，我們將其與幾個(gè)基準(zhǔn)模型進(jìn)行了對比分析，包括傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和單一的深度學(xué)習(xí)模型。我們將融合架構(gòu)與基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測系統(tǒng)進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)的方法在處理復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)具有更高的性能。特別是我們的融合架構(gòu)，由于結(jié)合了Transformer和MSCNN的優(yōu)勢，可以更好地捕獲數(shù)據(jù)的時(shí)序依賴性和空間特征。我們的融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)在工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測任務(wù)上取得了顯著的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該架構(gòu)能夠有效地結(jié)合兩種技術(shù)的優(yōu)勢，提高入侵檢測的準(zhǔn)確性和效率。與基準(zhǔn)模型的對比分析進(jìn)一步驗(yàn)證了其優(yōu)越性。3.3.1訓(xùn)練過程與日志在1訓(xùn)練過程與日志部分。該模型結(jié)合了Transformer的強(qiáng)序列建模能力和MSCNN的多尺度特征提取能力，旨在提高入侵檢測的準(zhǔn)確性和效率。訓(xùn)練過程主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、損失函數(shù)設(shè)定、優(yōu)化算法選擇以及訓(xùn)練過程中的調(diào)整和驗(yàn)證。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們將原始工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化，以適應(yīng)模型的輸入要求。模型構(gòu)建階段，我們設(shè)計(jì)了一個(gè)包含Transformer編碼器和MSCNN解碼器的雙分支結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)多尺度、多層次的特征融合和入侵檢測。損失函數(shù)設(shè)定方面，我們采用交叉熵?fù)p失函數(shù)來衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，并通過Adam優(yōu)化算法進(jìn)行模型參數(shù)的迭代更新。在訓(xùn)練過程中，我們采用早停法來避免過擬合，并通過學(xué)習(xí)率衰減策略來動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以提高模型的收斂速度和泛化能力。日志記錄方面，我們詳細(xì)記錄了每次訓(xùn)練的開始時(shí)間、結(jié)束時(shí)間、訓(xùn)練輪數(shù)、損失值以及準(zhǔn)確率等關(guān)鍵指標(biāo)。這些日志信息有助于我們分析模型的訓(xùn)練進(jìn)度、評估訓(xùn)練效果以及發(fā)現(xiàn)潛在問題。我們還對訓(xùn)練過程中的異常情況進(jìn)行監(jiān)控和報(bào)警，以確保訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性和可靠性。通過詳細(xì)的訓(xùn)練過程和日志記錄，我們可以更好地理解模型的性能表現(xiàn)和訓(xùn)練狀態(tài)，為后續(xù)的模型優(yōu)化和性能提升提供有力支持。3.3.2對比不同模型的性能為了評估所提出的融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的性能，我們進(jìn)行了詳細(xì)的對比實(shí)驗(yàn)。性能對比主要包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)，以及模型的運(yùn)行時(shí)間和內(nèi)存消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的單模型網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)相比，我們的系統(tǒng)提供了更好的檢測性能。我們與基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的入侵檢測系統(tǒng)進(jìn)行了比較，如支持向量機(jī)(SVM)、隨機(jī)森林(RF)和K最近鄰(KNN)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，盡管這些模型在特定條件下表現(xiàn)良好，但它們的泛化能力和處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力有限。融合Transformer和MSCNN的雙分支架構(gòu)能夠在多個(gè)數(shù)據(jù)集上提供更優(yōu)越的準(zhǔn)確率和召回率，并且保持較低的錯(cuò)誤率。我們還與一些基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測系統(tǒng)進(jìn)行了比較，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)以及深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)。與這些模型相比，我們的系統(tǒng)在相同的超參數(shù)設(shè)置下通常展現(xiàn)出更好的性能。尤其是對于Transformer模塊的引入，它能夠在捕捉長距離依賴和復(fù)雜序列模式方面提供優(yōu)勢。我們還對不同深度和寬度的MSCNN分支進(jìn)行了性能分析。隨著網(wǎng)絡(luò)深度和寬度的增加，模型的性能有所提升，但同時(shí)訓(xùn)練時(shí)間和模型復(fù)雜度也顯著增加。通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，我們可以找到一個(gè)良好的平衡點(diǎn)，以獲得最佳的性能和效率。為了評估模型的實(shí)際部署能力，我們還對比了不同模型在資源受限環(huán)境下的性能。盡管我們的系統(tǒng)在訓(xùn)練和推理過程中需要較長時(shí)間的計(jì)算資源，但它能夠提供更高的檢測精度和更低的誤報(bào)率，這在實(shí)際應(yīng)用中是非常關(guān)鍵的。通過與多種網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型的比較，我們的融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)表現(xiàn)出在工控網(wǎng)絡(luò)安全檢測方面的強(qiáng)大潛力，并在性能和效率上提供了積極的證據(jù)。3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)論實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對于單一模型和傳統(tǒng)方法，該模型在檢測精度、召回率和F1Score等方面均取得了較為出色的提升。精度方面：TransformerMSCNN模型的測試集精度相比于傳統(tǒng)方法顯著提高了X，MultilayerPerceptron模型提高了Y，CNN模型提高了Z。召回率方面：TransformerMSCNN模型的測試集召回率相比于傳統(tǒng)方法提高了A，MultilayerPerceptron模型提高了B，CNN模型提高了C。F1Score方面：TransformerMSCNN模型的測試集F1Score相比于傳統(tǒng)方法提高了D，MultilayerPerceptron模型提高了E，CNN模型提高了F。這些結(jié)果表明，融合Transformer和MSCNN的雙分支架構(gòu)有效地克服了各自的局限性，捕捉到了多層次的時(shí)間依賴關(guān)系和特征表達(dá)，從而提高了入侵檢測的準(zhǔn)確性。較強(qiáng)的泛化能力：在未見過的攻擊類型上也可以表現(xiàn)出良好的檢測效果。它為工控網(wǎng)絡(luò)的安全防御提供了一個(gè)更加高效、精準(zhǔn)、可靠的解決方案。未來將進(jìn)一步探索TransformerMSCNN模型的應(yīng)用場景和性能提升策略，例如：研究不同Transformer和MSCNN架構(gòu)的組合對檢測性能的影響。4.技術(shù)實(shí)現(xiàn)與代碼開源我們在模型部署前對MSCNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，以整合執(zhí)行和推理任務(wù)。為了保證模型的實(shí)時(shí)性，我們策略性地選擇了更少的神經(jīng)元參與每層運(yùn)算，并優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)的數(shù)量，以此降低模型的推理時(shí)間。對于推理器的實(shí)現(xiàn)，我們采用了HelloPool的設(shè)計(jì)原則，并采用輕量級計(jì)算方式保留較高的運(yùn)算速度。在數(shù)據(jù)處理方面，我們設(shè)計(jì)了一個(gè)定制的數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。數(shù)據(jù)首先經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理以適應(yīng)模型深度要求，隨后篩選關(guān)鍵特征，并執(zhí)行潛在樣本的選擇，最終轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)投喂模型。這一步驟收取了可愛、銳意、和精確的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化策略。關(guān)于模型訓(xùn)練，我們在開源社區(qū)中Gather存在的數(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)充足并覆蓋多樣化的工控入侵情況。通過集成特定訓(xùn)練框架，我們對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了充分的超參數(shù)優(yōu)化，包括但不限于批大小、學(xué)習(xí)率和訓(xùn)練周期。至于模型評估，我們引入了多個(gè)準(zhǔn)則，包括準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)。此舉旨在確保檢測的精確度和靈敏度都達(dá)到工業(yè)應(yīng)用的需求，并為模型的改進(jìn)提供可視化指標(biāo)。在模型優(yōu)化以及技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面，我們開發(fā)了一套跨平臺框架并整合海量分布式運(yùn)算集群，確保訓(xùn)練時(shí)的高效性。這一框架亦能提供必要的功能特性，其中如GPU加速、并行處理和內(nèi)存管理器等。為使進(jìn)度透明、致力于推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展和權(quán)衡，我們的代碼已通過GitHub平臺進(jìn)行開源。此舉不僅便于同行復(fù)現(xiàn)我們的研究工作，也為領(lǐng)域內(nèi)的進(jìn)一步合作和研究創(chuàng)造了便利。我們使用最新的源代碼控制技術(shù)確保了版本控制和跟蹤方法的先進(jìn)性，意在促進(jìn)公正、透明以及可可持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新。開源代碼的目標(biāo)在于加速模型部署的整個(gè)過程，以實(shí)現(xiàn)更加高效和靈活的檢測解決方案。我們期望通過開源代碼的發(fā)布，喚起學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界對工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測問題的濃厚興趣，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研合作，共同提升工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性。4.1代碼框架設(shè)計(jì)代碼框架首先需遵循模塊化、可擴(kuò)展和可維護(hù)的原則。整體架構(gòu)將包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、模型訓(xùn)練模塊和模型應(yīng)用模塊。模型訓(xùn)練模塊將包含Transformer和MSCNN雙分支的實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和格式化，轉(zhuǎn)換為模型可以接受的輸入格式。此階段需設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等子模塊。特征提取模塊將利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)的特征。針對Transformer分支，將設(shè)計(jì)嵌入層（EmbeddingLayer）以處理原始數(shù)據(jù)，并通過自注意力機(jī)制（SelfAttentionMechanism）捕捉序列依賴性。對于MSCNN分支，將設(shè)計(jì)卷積層（ConvolutionalLayers）以提取局部特征，并通過池化層（PoolingLayers）進(jìn)行特征選擇和降維。還將設(shè)計(jì)一個(gè)融合模塊以整合兩個(gè)分支的特征輸出。模型訓(xùn)練模塊是代碼框架的核心部分，負(fù)責(zé)訓(xùn)練Transformer和MSCNN雙分支模型。將設(shè)計(jì)損失函數(shù)（LossFunction）以量化模型預(yù)測與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異，并使用優(yōu)化器（Optimizer）來更新模型參數(shù)以最小化損失。還將實(shí)現(xiàn)模型的并行訓(xùn)練和模型保存與加載功能。模型應(yīng)用模塊負(fù)責(zé)使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，將設(shè)計(jì)模型加載、輸入數(shù)據(jù)處理和預(yù)測結(jié)果輸出等子模塊。預(yù)測結(jié)果將通過閾值判斷或其他后處理機(jī)制進(jìn)行決策，以識別潛在的入侵行為。還將實(shí)現(xiàn)模型的在線更新和自適應(yīng)調(diào)整功能，以適應(yīng)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在代碼框架設(shè)計(jì)過程中，還需關(guān)注代碼的調(diào)試與優(yōu)化。通過合理的日志記錄、錯(cuò)誤處理和性能監(jiān)控，確保代碼的穩(wěn)定性和效率。通過對比實(shí)驗(yàn)和性能評估，對模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高檢測準(zhǔn)確率和響應(yīng)速度。通過合理的代碼框架設(shè)計(jì)，可以有效地實(shí)現(xiàn)融合Transformer和MSCNN雙分支架構(gòu)的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)，為工業(yè)控制系統(tǒng)提供高效、準(zhǔn)確的入侵檢測能力。4.2開源平臺部署在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）的安全性至關(guān)重要，因?yàn)樗鼈兺ǔ＿B接到互聯(lián)網(wǎng)，并且可能受到各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。工控網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測是保護(hù)這些系統(tǒng)免受惡意活動(dòng)影響的關(guān)鍵技術(shù)。為了提高入侵檢測的效率和準(zhǔn)確性，研究者們提出了多種方法。在這一部分，我們將探討如何將這種雙分支架構(gòu)應(yīng)用于工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，并介紹開源平臺的部署過程。通過利用開源工具和社區(qū)的支持，可以降低入侵檢測系統(tǒng)的開發(fā)成本，同時(shí)加快模型的迭代和優(yōu)化速度。為了實(shí)現(xiàn)高效的工控網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，我們選擇在開源平臺上部署我們的雙分支架構(gòu)。GitHub是一個(gè)廣泛使用的代碼托管平臺，提供了豐富的開源項(xiàng)目和工具，適用于各種編程語言和領(lǐng)域。Kaggle也是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，提供了大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，可以幫助我們訓(xùn)練出更準(zhǔn)確的模型。社區(qū)支持：一個(gè)活躍的社區(qū)可以為我們提供技術(shù)支持和資源，幫助我們解決遇到的問題。數(shù)據(jù)處理能力：開源平臺應(yīng)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和模型訓(xùn)練任務(wù)。易用性：平臺應(yīng)提供易于使用的接口和工具，以便我們快速搭建和部署入侵檢測系統(tǒng)?；谝陨峡紤]，我們選擇了TensorFlow和PyTorch兩個(gè)開源平臺。TensorFlow是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的預(yù)訓(xùn)練模型和工具，適合用于構(gòu)建復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。PyTorch則以其動(dòng)態(tài)計(jì)算圖和易用性而受到研究者的青睞，特別適合于快速原型設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)。在選定開源平臺后，我們開始搭建雙分支架構(gòu)。我們定義了兩個(gè)分支：Transformer分支和MSCNN分支。Transformer分支負(fù)責(zé)提取輸入數(shù)據(jù)的特征，而MSCNN分支則負(fù)責(zé)提取空間特征。這兩個(gè)分支通過一個(gè)共享的嵌入層進(jìn)行連接，將不同粒度的特征信息融合在一起。具體實(shí)現(xiàn)上，我們使用TensorFlow或PyTorch框架搭建了雙分支架構(gòu)。對于Transformer分支，我們采用了BERT模型作為預(yù)訓(xùn)練模型，并對其進(jìn)行微調(diào)以適應(yīng)工控網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測任務(wù)。對于MSCNN分支，我們設(shè)計(jì)了一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于提取空間特征。我們將兩個(gè)分支的輸出進(jìn)行拼接，并通過一個(gè)全連接層進(jìn)行分類。在完成雙分支架構(gòu)的搭建后，我們使用Kaggle平臺提供的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。我們對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化等操作。我們將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。我們在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，并在驗(yàn)證集上評估模型的性能。為了優(yōu)化模型性能，我們采用了多種策略，如學(xué)習(xí)率調(diào)度、早停法等。我們還使用了混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來評估模型的性能。通過不斷的迭代和優(yōu)化，我們得到了一個(gè)性能較好的入侵檢測模型。在模型訓(xùn)練完成后，我們