工业控制网络中入侵波动抑制模型仿真

发布时间：2017-10-22 03:04

  本文关键词：工业控制网络中入侵波动抑制模型仿真

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【摘要】：针对工业控制网络中入侵行为产生的波动,传统的抑制方法在工作过程中,由于入侵波动具有隐匿性、无序性与不稳定性,加之网络噪声的干扰,造成抑制源过多,无法有效辨认,存在效果差、抑制效率低的缺陷。提出利用贝叶斯推理与RBF神经网络优化算法相融合的工业控制网络中入侵波动的抑制方法。采用贝叶斯相关理论建立网络入侵检测的数学模型,实现网络入侵的检测,对网络入侵的波动范围加以确定,依据RBF神经网络优化算法分别计算网络的误差信号及误差阀值,并进行比较,以此作为算法终止的判定条件,通过对时间进行周期性设置从而实现连接权值的实时修正,输出最佳入侵波动的抑制结果。实验结果表明,采用改进算法进行工业控制网络中入侵波动的抑制,能够达到满意的抑制效果,有效的提高网络入侵检测的准确率与检测效率,提高了工业控制网络的安全性与稳定性。
【作者单位】： 河南城建学院计算机科学与工程学院;
【关键词】： 工业控制网络 入侵波动抑制 贝叶斯推理 神经网络
【基金】：国家语委"十二五"科研规划重点科研项目(ZDI125-23)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 1引言随着现代工业化与信息化的不断发展与相互交融,网络技术在工业生产领域中的应用也越来越广泛,而随着网络的开放性提高,针对工业控制网络的入侵行为日渐影响到网络的稳定性,因此,对工业控制网络入侵的有效检测及波动抑制,已经受到越来越多的关注,成为该领域热点研究的问题

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本文编号：1076429