DBSO-SDAE：一种自适应鲁棒入侵检测模型

"这篇文章主要探讨了在信息物理系统(CPS)中的入侵检测技术，强调了在面对复杂的地理位置和网络传输不稳定性时，提高检测鲁棒性和自适应性的重要性。研究者提出了一种基于稀疏降噪自编码网络(SDAE)的入侵检测算法，并结合差分变换的头脑风暴优化算法(DBSO)改进自编码网络，创建了DBSO-SDAE检测模型。此模型能够自动提取入侵数据的最佳特征表示，增强模型的鲁棒性和适应性，且在保持高检测实时性的同时，满足CPS对检测算法的严格要求。" 本文是关于信息物理系统安全领域的一个研究，其中的核心议题是构建一个具备自适应鲁棒性的入侵检测模型。信息物理系统(CPS)是现代技术中融合了物理设备、传感器和网络通信的重要组成部分，其安全性直接影响到系统的稳定运行。传统的网络入侵检测技术虽然成熟，但在应对CPS的特殊环境时，需要进行相应的调整和优化。 作者提出了一种基于稀疏降噪自编码网络(Sparse Denoising Autoencoder, SDAE)的入侵检测算法。SDAE是一种深度学习模型，能通过无监督学习的方式从大量数据中学习到有效的特征表示，有效地进行异常检测。然而，SDAE本身可能无法完全适应CPS环境的复杂性和网络的不确定性，因此，研究者引入了差分变换的头脑风暴优化算法(Differential Transformation-based Brain Storm Optimization, DBSO)，以提升模型的适应性和泛化能力。DBSO是一种智能优化算法，可以搜索到更优的解空间，优化自编码网络的参数，使其更适应CPS的动态变化。 DBSO-SDAE模型通过DBSO优化SDAE的权重和结构，增强了模型的鲁棒性，即模型对于环境变化和干扰的抵抗能力。同时，这种优化也显著提高了模型的自适应性，使得模型在面对新的或变化的数据时仍能保持高效的检测性能。仿真结果显示，与现有模型相比，DBSO-SDAE在鲁棒性、自适应性和检测实时性方面表现出色，能够更好地满足CPS对于入侵检测算法的严格需求。 该研究提供了一个适用于信息物理系统的新型入侵检测框架，通过结合深度学习和智能优化技术，提高了在复杂环境下的检测效果和系统适应性，对于保障CPS的安全运行具有重要的理论和实践意义。