[发明专利]工控数据攻击样本生成方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，包括：

从业务数据集中抽取正例样本形成正例样本数据集；

对所述正例样本数据集进行攻击，生成预攻击样本数据集；

稀疏化处理预攻击样本数据集形成预攻击样本稀疏矩阵；

填充所述预攻击样本稀疏矩阵，形成初始攻击样本数据集；

基于所述初始攻击样本数据集采用双判别模型的生成式对抗网络形成攻击样本生成模型；

调用所述攻击样本生成模型生成攻击样本数据集。

2.根据权利要求1所述的工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，所述攻击为偏差攻击、几何攻击和浪涌攻击。

3.根据权利要求1所述的工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，所述稀疏化处理为基于所述预攻击样本数据集，对其中预攻击样本进行向量拆分，将数据无冲突的所述预攻击样本数据集中的预攻击样本放入预攻击样本矩阵的对应列的随机行中，形成所述预攻击样本稀疏矩阵。

4.根据权利要求1所述的工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，所述填充为基于矩阵UV分解方法和SGD优化方法，填充所述预攻击样本稀疏矩阵。

5.根据权利要求1所述的工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，所述双判别模型的生成式对抗网络中，含有判别模型F和判别模型R；所述双判别模型结合约束条件和优化算法形成所述攻击样本生成模型。

6.根据权利要求5所述的工控数据攻击样本生成方法，其特征在于，所述生成攻击样本数据集包括：

将所述初始攻击样本数据集和所述正例样本数据集输入到所述攻击样本生成模型中；

依据所述约束条件迭代所述初始攻击样本数据集生成所述攻击样本数据集；

所述攻击样本数据集生成后进行收敛性检测，以更新所述攻击样本生成模型。

7.一种实现权利要求1-6任一所述的工控数据攻击样本生成方法的系统，其特征在于，包括：

数据抽取模块，其用于从业务数据集中抽取正例样本形成正例样本数据集；

攻击模块，其用于对所述正例样本数据集进行攻击，生成预攻击样本数据集；

稀疏化模块，其用于稀疏化处理预攻击样本数据集形成预攻击样本稀疏矩阵；

填充模块，其用于填充所述预攻击样本稀疏矩阵，形成初始攻击样本数据集；

模型生成模块，其用于基于所述初始攻击样本数据集采用双判别模型的生成式对抗网络形成攻击样本生成模型；

攻击样本生成模块，其用于调用所述攻击样本生成模型生成攻击样本数据集。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器耦合连接的存储器；其中，

所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序能够被所述至少一个处理器执行，以实现权利要求1-6任一项所述的工控数据攻击样本生成方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，能够实现权利要求1-6任一项所述的工控数据攻击样本生成方法。