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基于深度学习的工控系统入侵攻击及线索发现方法。入侵检测是工业控制系统安全系统初始环节的一部分。由于工业控制系统的重要性，安全系统专业人员的决策仍然是最重要的。因此，简单入侵报警在安全系统中的作用非常有限，基于深度学习的入侵检测模型由于其不可解释性的原因而难以提供更多信息，这限制了深度学习方法在工业控制网络入侵检测领域的应用。针对这一局限性，本文从信息的角度分析了各层深度学习模型中分类相关信息和无关信息的分布，发现了深度学习分类模型隐藏层可分析的可能性。最后，分层传播方法可以将相关信息从隐藏层映射到输入层，使难理解的信息转化为可理解的信息，帮助专业人员更快地锁定和处理入侵威胁。
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