简介:摘要:工业控制系统的网络异常检测技术是保障工业生产安全和稳定运行的重要手段。本文对工业控制系统网络异常检测技术进行了综述和探讨。首先,介绍了工业控制系统的基本概念和网络异常检测的重要性。随后,分析了基于统计方法、机器学习和深度学习的异常检测技术,并讨论了它们的优缺点和应用场景。接着,对特征选择与提取方法、模型构建与训练策略以及实时性与效率优化方法进行了详细阐述,指出了它们在工业控制系统网络异常检测中的关键作用。最后,总结了当前研究现状,并展望了未来的发展方向和挑战。本文旨在为工业控制系统网络异常检测技术的研究和应用提供参考,并促进相关领域的进一步发展和创新。