基于人工智能的工程监理信息异常检测仿真技术研究.pdfVIP

工程技术优化

２０２４年２月第５１卷第２期

ｄｏｉ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１５９２２２０２４０２０４５Ｖｏｌ５１Ｎｏ０２，Ｆｅｂ２０２４

基于人工智能的工程监理信息异常检测

仿真技术研究

黄赐豪，张建宁，张永?，侯铁铸，黄鸿杰

（广东创成建设监理咨询有限公司，广东广州５２００００）

摘要：为降低工程监理信息系统异构感知网络的入侵攻击，建立了工程监理信息系统入侵检测模型，并将

聚类协议与人工智能算法相结合，以提高系统入侵检测效率。实验结果表明，人工智能算法的准确率、Ｆ１分

数、召回率均大于９９．５％，可有效检测到工程监理数据信息异常获取，拒绝服务类攻击及病毒类攻击，从而

保证工程监理信息系统运行正常。当误报率为０时，基于人工智能算法的入侵检测率高达９７．３％；当误报

率为１００％，入侵检测率仍高达９１．２％。研究结果可为工程监理信息系统检测提供参考依据。

关键词：人工智能算法；工程监理；信息系统；检测；异构感知网络

中图分类号：ＴＰ２７４．４文献标志码：Ａ文章编号：１００１５９２２（２０２４）０２０１７１０４

Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆ

ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ

ＨＵＡＮＧＣｉｈａｏ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｎｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＹｏｎｇｘｉｎ，ＨＯＵＴｉｅｚｈｕ，ＨＵＡＮＧＨｏｎｇｊｉｅ

（ＧｕａｎｇｄｏｎｇｃｈｕａｎｇｃｈｅｎｇＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＳｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎＣｏｎｓｕｌｔｉｎｇＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ５２００００，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｔｒｕｓｉｏｎａｔｔａｃｋｏｆｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｏｆｔｈｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉ

ｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｎｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｓｅｓｔａｂ

ｌｉｓｈｅｄ，ａｎｄｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｐｒｏｔｏｃｏｌａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃ

ｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ，Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙ，Ｆ１ｓｃｏｒｅａｎｄｒｅｃａｌｌｒａｔｅｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌ

ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅａｌｌｇｒｅａｔｅｒｔｈａｎ９９．５％，ｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅｔｅｃｔａｂｎｏｒｍａｌａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒ

ｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｄａｔａｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｄｅｎｉａｌｏｆｓｅｒｖｉｃｅａｔｔａｃｋｓ，ａｎｄｖｉｒｕｓａｔｔａｃｋｓ，ｔｈｅｒｅｂｙｅｎｓｕｒｉｎｇｔｈｅｎｏｒｍａｌｏｐｅｒａｔｉｏｎ

ｏｆｔｈｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，Ｗｈｅｎｔｈｅｆａｌｓｅａｌａｒｍｒａｔｅｗａｓ０，ｔｈｅｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅ

ｂａｓｅｄｏｎａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗａｓａｓｈｉｇｈａｓ９７．３％，ａｎｄｗｈｅｎｔｈｅｆａｌｓｅａｌａｒｍｒａｔｅｗａｓ１００％，ｔｈｅｉｎ

ｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｗａｓｓｔｉｌｌａｓｈｉｇｈａｓ９１．２％，Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｂａｓｉｓｆｏｒｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ

ｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ．

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ；ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ；ｉｎｆ