基于异常行为的工业网络SVM入侵检测特征提取与建模方法

文档名：基于异常行为的工业网络SVM入侵检测特征提取与建模方法
入侵检测是工业网络安全中的重要环节.本文根据工业网络系统安全的特殊性,对Modbus/TCP网络通信系统进行了安全性分析,利用机器学习算法支持向量机(SVM)建立入侵检测系统.通过深度分析异常攻击的行为模式,从安全防御角度解析网络通信数据,提出了对SVM入侵检测系统的通信行为特征提取与建模方法.该方法为从通信流量中直接提取通信行为特征,并根据行为模式构造相应的数据特征,在此基础上建立SVM模型的输入特征结构和检测系统.最后根据实验结果,该方法提高了入侵检测系统的性能,能够有效增强工业网络系统安全.
作者：尚文利 安攀峰 赵剑明 万明 曾鹏
作者单位：中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中科院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳110016中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;沈阳理工大学,辽宁沈阳110168;中科院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳110016
母体文献：第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会论文集
会议名称：第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会  
会议时间：2015年10月23日
会议地点：北京
主办单位：中国信息安全测评中心
语种：chi
分类号：
关键词：工业网络系统  入侵检测  特征提取  建模方法
在线出版日期：2016年6月21日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-10 15:36 上传 基于异常行为的工业网络SVM入侵检测特征提取与建模方法.pdf

文件大小:

775.07 KB

下载次数:

60

高速下载