一种基于NABC-BiGRU和自注意力机制的时间序列预测方法

本发明属于工控网络安全防御技术领域，公开一种基于NABC‑BiGRU和自注意力机制的时间序列预测方法。采集时间实例数据，通过权重添加层利用自注意力机制为数据添加权重；神经网络预测层使用双向GRU模型，采用改进的人工蜂群算法对双向GRU模型的超参数进行优化，添加权重后的数据经神经网络预测层进行预测。将所提出的方法应用于工控蜜网内设备间的通信仿真中，为各个设备预测生成仿真数据，能够有效提高工控蜜网的持续响应能力，并进一步提高对攻击者的诱捕能力。