發(fā)布時(shí)間：2018-05-13 09:28

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

【摘要】：有效防御病毒對(duì)工控系統(tǒng)的入侵是目前工控安全研究的難點(diǎn)問(wèn)題。為了提高工控系統(tǒng)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率,本文設(shè)計(jì)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(cè)方法。針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)高維的特性,該方法利用PCA對(duì)采集的網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維與特征提取,支持向量機(jī)(SVM)入侵檢測(cè)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(duì)支持向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以獲得最優(yōu)的SVM工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測(cè)模型。采用密西西比州立大學(xué)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施保護(hù)中心最新提出的工控標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法在攻擊檢測(cè)與攻擊類型識(shí)別方面均有較高的查準(zhǔn)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(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;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)青年基金(51407078)
【分類號(hào)】：TP273;TP18

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本文編號(hào)：1882591