本文選題：工業(yè)控制系統(tǒng) + 入侵檢測　； 參考：《科技通報》2017年01期

【摘要】：有效防御病毒對工控系統(tǒng)的入侵是目前工控安全研究的難點問題。為了提高工控系統(tǒng)入侵檢測的準確率,本文設計提出了一種主成分分析(PCA)與PSO-SVM相結(jié)合的工控入侵檢測方法。針對工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)高維的特性,該方法利用PCA對采集的網(wǎng)絡入侵數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)降維與特征提取,支持向量機(SVM)入侵檢測的性能主要取決于核函數(shù)參數(shù)取值的優(yōu)劣,采用粒子群算法(PSO)對支持向量機參數(shù)進行優(yōu)化,以獲得最優(yōu)的SVM工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測模型。采用密西西比州立大學關鍵基礎設施保護中心最新提出的工控標準數(shù)據(jù)集進行仿真實驗,結(jié)果表明該算法在攻擊檢測與攻擊類型識別方面均有較高的查準率,提高了工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性能。
[Abstract]:Preventing the invading of industrial control system by virus effectively is a difficult problem in the research of industrial control security. In order to improve the accuracy of intrusion detection in industrial control system, a new intrusion detection method based on principal component analysis (PCA) and PSO-SVM is proposed in this paper. Aiming at the characteristic of high dimension of network data in industrial control system, this method uses PCA to reduce dimension and feature extraction of collected network intrusion data. The performance of support vector machine (SVM) intrusion detection mainly depends on the value of kernel function parameter. Particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the parameters of support vector machine (SVM) to obtain the optimal intrusion detection model of SVM industrial control system. The simulation experiment is carried out by using the latest industrial control standard data set proposed by the key Infrastructure Protection Center of Mississippi State University. The results show that the algorithm has a high precision in attack detection and attack type recognition. The safety performance of industrial control system is improved.
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制和優(yōu)化技術(shù)教育部重點實驗室;中國信息安全測評中心;
【基金】：國家自然科學青年基金(51407078)
【分類號】：TP273;TP18

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