本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化SVM的多分類入侵檢測(cè)研究

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【摘要】：針對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的高維特性以及攻擊方式多樣性而導(dǎo)致傳統(tǒng)入侵檢測(cè)算法檢測(cè)準(zhǔn)確率低等問(wèn)題,采用改進(jìn)粒子群(PSO)算法優(yōu)化支持向量機(jī)的參數(shù),提出改進(jìn)的PSO-SVM多分類入侵檢測(cè)方法。該方法將SVM參數(shù)作為改進(jìn)PSO的粒子,將SVM分類準(zhǔn)確率作為PSO的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行全局搜索以確定SVM的最優(yōu)參數(shù),建立基于改進(jìn)PSO-SVM的"一對(duì)一"多分類工控入侵檢測(cè)模型。最后采用密西西比州立大學(xué)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)中心提出的工控標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,該算法針對(duì)不同的攻擊方式的平均檢測(cè)準(zhǔn)確率均能達(dá)到90%以上,能夠準(zhǔn)確識(shí)別攻擊類型,可為工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)提供有效方法。
【作者單位】： 華東理工大學(xué)化工過(guò)程先進(jìn)控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)信息安全測(cè)評(píng)中心;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測(cè) 粒子群 支持向量機(jī) 多分類
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(51407078)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.08
【正文快照】： 0引言入侵檢測(cè)系統(tǒng)(intrusion detection system,IDS)是信息安全領(lǐng)域的重要防御技術(shù)。在信息化與工業(yè)化深度融合[1]的發(fā)展趨勢(shì)下,越來(lái)越多的工業(yè)控制系統(tǒng)使用分布式架構(gòu)連接到外部企業(yè)網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)�，F(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)正逐步朝著更加開(kāi)放和標(biāo)準(zhǔn)的方向發(fā)展,使用標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議在優(yōu)

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本文編號(hào)：997101