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| 科研成果 |
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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： |
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| 联系作者： |
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| 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： |
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| 第一作者所在部门： |
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| 论文编号： |
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| 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。 |
| 论文全文： |
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| 其他备注： |
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