深度学习在工业互联网入侵检测中的应用

工业互联网通过人机物的深度连接,实现生产全要素、全产业链、全价值链的高效互联与协同,推动制造业生产方式和企业形态根本性变革,在经济社会发展中起到了重要的推动作用。然而,工业互联网内外网的连接不可避免地暴露了工业系统的脆弱性,加剧了被恶意攻击者入侵的风险,面临重大安全威胁。近年来,国内外高度重视工业互联网安全,开展了大量的入侵检测理论和技术研究,其中最具代表性的是基于机器学习的入侵检测方法,尤其是深度学习的方法,此类方法不仅能够降低误报率、提高检测率和适应性,而且能够提升对零日攻击的检测。本文面向工业互联网安全问题,从近年来工业互联网的安全事件入手,围绕工业互联网入侵检测,重点介绍了深度学习技术在工业互联网入侵检测中的应用,梳理了当前基于深度学习的工业互联网入侵检测理论和技术的最新研究进展,总结了未来基于深度学习的入侵检测方法的发展方向。