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工控網絡異常中存在部分已知通信異常行為和部分未知通信異常行為，白名單方法能夠有效地檢測規則庫內的已知異常行為，但對未知通信異常行為檢測率低。為了在充分挖掘有效信息的基礎上提升檢測率，提出一種結合白名單過濾和神經網絡無監督學習算法的入侵檢測方法AMPSO-BP，并應用在管理網絡與工業網絡服務器間的路由器上。首先，利用白名單技術一次過濾不符合白名單規則庫的通信行為；其次，通過神經網絡無監督離線方式樣本訓練學習的結果二次過濾白名單信任通信行為中的異常通信。利用神經網絡提升在信息不完備情況下的檢測率，且根據神經網絡檢測結果不斷完善白名單規則庫，提高跨網異常通信檢測率；利用自適應變異粒子群優化（ AMPSO）算法作為BP神經網絡的訓練函數，在粒子群優化（PSO）算法基礎上加入了自適應變異過程，避免了訓練過程中過早陷入局部最優解。實驗利用兩組數據集訓練和測試，實驗結果表明，AMPSO-BP與白名單結合的檢測方法比PSO-BP與白名單結合檢測方法的準確率更高。
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