基于堆叠极限树集成算法的信息物理系统入侵检测方法

摘要

信息物理融合系统(Cyber-Physical systems,CPS)是由信息系统和物理系统融合而成,从而引入了信息系统中普遍存在的安全隐患.传统信息系统的入侵检测算法专注于检测的准确率而忽略算法的复杂度和实时性,不适用于CPS.为了解决CPS入侵检测的实时性问题,提出一种结合相关性特征选择的堆叠极限树集成算法(CFS-SET).针对CPS中数据特征众多的特点,使用基于相关性的特征选择算法(Correlation-based Feature Subset Selection,CFS),去除不相关和冗余特征.采用堆叠极限树算法,进行入侵行为检测.基于Power System Dataset进行实验,结果表明,CFS-SET算法在保证分类准确率的同时,可以节省训练和预测计算时间,满足CPS对实时性的要求.