基于机器学习的可感知序列型工控入侵检测技术研究
【图文】:
第 2 章 系统架构一个可以有效检测序列攻击的入侵检测系统,图 2.1架构。从面向网络流量的捕获层到面向系统用户的响邻两层中,下层在完成了数据处理任务之后,为上一高内聚、低耦合的特点。架构设计以实现功能为导向中的某一层,以及该层对上、对下的接口,而无需关该架构利于各层逻辑的复用。如果以后需要在其他模检测研究,那么捕获层、提取层、响应层等功能都是发。同时该架构保证了数据流清晰,利于测试工作的的持久化。
态与转换信息,最终构造出 DTMC 模型。至此,学习阶段的,具体流程如图 2.2 所示。原始输入是工业网络流量,输出造出的 DTMC 模型。除此之外,各层还生成、保留了操作过注意的是,入侵检测系统在学习阶段所捕获的工业网络流量击行为。若目标工业控制系统已经被攻击,但是安全研究人系统进行学习阶段之前,没有利用其他安全防护手段发现攻的输出结果(即 DTMC 模型)就会失去利用价值。原因在于检测系统检测到攻击行为的基本理念是发现异常行为。该方入侵检测方法。这一类检测方法需要将系统、设备、网络通测时的状态进行比较与分析。如果系统所认为的正常状态中为,那么检测阶段中同样的攻击行为会被视为正常。在这种显著提升。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP393.08;TP181
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,本文编号:2633349
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