一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法

本发明公开了一种可解释细粒度工业控制网络入侵检测方法，它包括模型结构部分、数据处理部分，所述的模型结构部分包括字节级可解释模块、包级特征提取模块和流级时序分析模块和结果输出模块，所述的数据处理部分包括字节级、包级、流级的网络模型和数据处理过程，所述的数据处理过程包括数据预处理、特征提取和最终入侵检测决策。本发明与现有技术相比的优点在于：本发明提出了一种基于深度学习的入侵检测系统模型，用于ICS网络中高级攻击的检测。通过字节、数据包和流级特征提取与融合，提升了入侵检测的准确性、可解释性和效率，特别是在复杂攻击场景下具有显著优势。