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论文题目: 基于半监督分簇策略的工控入侵检测
第一作者: 崔君荣;尚文利;万明;赵剑明;苑薇薇;曾鹏
参与作者:
联系作者:
发表刊物: 信息与控制
发表年度: 2017
卷,期,页: 46,4,462-468?
论文出处:
第一作者所在部门:
论文编号:
论文摘要: 为解决病毒、木马攻击工业控制系统应用层网络协议的问题,分析了Modbus/TCP通信协议的规则,提出了一种基于聚类和支持向量机的半监督分簇策略,该策略将无监督的模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)和有监督的支持向量机(support vector machine,SVM)相结合,实现了工控异常检测的半监督机器学习。首先提取工业控制系统Modbus/TCP协议的通信流量数据,对其进行数据预处理,然后利用模糊C均值聚类得到聚类中心,计算通信数据与聚类中心的距离,将满足阈值条件的部分数据进一步由遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的支持向量机分类.实验结果表明,与传统的入侵检测方法相比,该方法将无监督学习和有监督学习完美结合,并且在不需要提前知道类别标签的前提下即可有效地降低训练时间,提高分类精度。
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