本文選題：單類支持向量機　切入點：入侵檢測　出處：《信息與控制》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于通信行為的異常檢測是工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測的難點問題.通過利用粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法對單類支持向量機(one-class support vector machine,OCSVM)算法的參數(shù)進行優(yōu)化,提出一種PSO-OCSVM算法.該算法根據(jù)正常的Modbus功能碼序列建立正常通信行為的入侵檢測模型,識別出異常的Modbus TCP通信流量.通過仿真對比分析,證明PSO-OCSVM算法滿足工業(yè)控制系統(tǒng)通信異常檢測對高效性、可靠性和實時性的需求.
[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.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;沈陽理工大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61501447) 中國科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點實驗室自主課題資助項目
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1622730