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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于共生演化策略的CPS自适应网络攻击防御方法及装置。该方法的实现包括两个主要的组成部分：Spear系统和Shield系统。Spear系统通过学习一个模型预测物理信息融合系统的行为，生成潜在有效的攻击向量。Shield系统构建一个基于人工智能的异常检测器，用于识别异常数据流，并通过增量学习的方式进一步加强其性能。该方法能够自动化地实现从数据生成到异常检测的流程，无需额外人工干预，无需具备额外的物理信息融合系统的专业知识，并且能够发掘更多不同的攻击方法，将攻击结果作为指导，进一步强化异常检测的性能。
主权项：1.一种基于共生演化策略的CPS自适应网络攻击防御方法，其特征在于，所述方法的实现包括矛系统Spear和盾系统Shield两个部分，物理信息融合系统CPS作为被测试对象；所述方法包括以下步骤：步骤1、在Spear系统中，通过学习一个预测模型来预测物理信息融合系统的行为表现，所述预测模型将所述物理信息融合系统的当前状态作为输入，预测未来物理状态；步骤2、基于所述预测模型和攻击目标设计模糊测试器，用于分析所述物理信息融合系统不同操作方式并生成潜在有效的候选攻击向量；步骤3、将生成的所述候选攻击向量依次注入到所述物理信息融合系统中，用于Shield系统的安全评估；步骤4、在Shield系统中，构造一个异常检测器用于判定所述物理信息融合系统的状态是否安全；步骤5、Spear系统将生成的攻击向量注入到所述物理信息融合系统中生成异常数据流，Spear系统中的异常检测器在物理信息融合系统发出安全警报导致系统关机之前识别出异常数据；步骤6、随着数据量的不断积累，Shield系统通过增量学习的方法加强异常检测器性能，触发Spear系统与Shield系统之间的连续交互循环。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于共生演化策略的CPS自适应网络攻击防御方法及装置
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