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基于COME模块的单类支持向量机的入侵检测系统

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基于COME模块的单类支持向量机的入侵检测系统
Intrusion Detection System Based on One-Class Support Vector Machine of COME Module
投稿时间:2018-01-15
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2019.09.016
中文关键词:单类支持向量机分类异常检测模型工业控制系统集散控制系统COM-E模块
English Keywords:one-class support vector machine (OCSVM) classificationanomaly detection modelindustrial control systemdistributed control systemCOM-E module
基金项目:国家重点研发计划重点专项(2017YFB1302200);国家自然科学基金资助项目(61672093,1432004);智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金资助项目(2018IRS01)
作者单位E-mail
张雷北京科技大学 计算机与通信工程学院, 北京 100083
解仑北京科技大学 计算机与通信工程学院, 北京 100083xielun@ustb.edu.cn
金良辰北京科技大学 计算机与通信工程学院, 北京 100083
王志良北京科技大学 计算机与通信工程学院, 北京 100083
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中文摘要:
根据工业控制系统(简称ICS)的规范,COM-Express模块及有限状态的特点,结合数据包的深度协议解析和工业控制系统过程控制模型,设计了过程控制指令的规则匹配检测算法和提供检测方案的异常检测模型.单类支持向量机(OCSVM)分级过程控制规则,对具体入侵检测模型样本的特征提取,单分类器生成过程的详解以及变化检测算法,结合DCS训练模型精度和入侵检测的仿真实验数据,伴随COM-Express模块的使用,实验结果验证了ICS网络数据异常入侵检测模型的有效性,该技术具有巨大的实用性和推广价值.
English Summary:
According to the industrial control system (ICS) behavior, COM-Express Module and finite state characteristics, combined with the data packet protocol deep analysis and industrial control system process control model, a control instruction rule-matching detection algorithm of process control and a specific intrusion detection model of detection schemes were designed. Several executive technologies were introduced, including the process control rule of One-Class Support Vector Machine (OCSVM) classification, sample feature extraction of the intrusion detection model, the generation process of single classifier, and the transformation of detection algorithm. Considering the model training accuracy of distributed control system (DCS) and the simulation experiment data of intrusion detection, simulation experiments accompanied with usage of COM-E Module demonstrate the effectiveness of the model for anomaly intrusion detection in ICS network. Results show its huge practicability and promotion value.
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