基于优化单类支持向量机的工业控制系统入侵检测算法

发布时间：2018-03-17 02:19

  本文选题：单类支持向量机　切入点：入侵检测　出处：《信息与控制》2015年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于通信行为的异常检测是工业控制系统入侵检测的难点问题.通过利用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对单类支持向量机(one-class support vector machine,OCSVM)算法的参数进行优化,提出一种PSO-OCSVM算法.该算法根据正常的Modbus功能码序列建立正常通信行为的入侵检测模型,识别出异常的Modbus TCP通信流量.通过仿真对比分析,证明PSO-OCSVM算法满足工业控制系统通信异常检测对高效性、可靠性和实时性的需求.
[Abstract]:Anomaly detection based on communication behavior is a difficult problem in intrusion detection in industrial control systems. By using particle swarm optimization (PSO) algorithm, the parameters of one-class support vector machine one-class support vector machine (OCSVMs) algorithm are optimized by using particle swarm optimization (PSO) algorithm. An PSO-OCSVM algorithm is proposed, which establishes intrusion detection model of normal communication behavior according to normal Modbus function code sequence, and identifies abnormal Modbus TCP traffic. It is proved that PSO-OCSVM algorithm can meet the requirements of high efficiency, reliability and real time of communication anomaly detection in industrial control system.
【作者单位】： 中国科学院沈阳自动化研究所;沈阳理工大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61501447) 中国科学院网络化控制系统重点实验室自主课题资助项目
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1622730