网络入侵检测技术综述

随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段。随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术。本文对这些研究进行了综述。首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用。然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法。最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景。本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考。     

工业控制网络入侵检测技术研究

随着工业化和信息化融合发展的不断深入,越来越多的互联网技术被应用到了工业控制网络中,其安全问题也随着各类病毒攻击事件的增加而成为人们关注的焦点。入侵检测技术作为主动安全防护措施,可以有效弥补传统安全防护技术的不足。因此,面向工业控制网络的入侵检测技术成为了工控安全领域研究的热点。以基于工业控制网络的入侵检测技术为研究目标,分析了该领域中面临的问题;首先,介绍了工业控制系统的具体结构及其特点;其次,对基于工业控制网络的入侵检测关键技术和方法进行详细解释;最后,对基于工业控制网络的入侵检测技术方法进行总结和展望。     

面向工业过程软测量建模的概念漂移检测综述

基于数据驱动的软测量模型广泛用于工业过程中产品质量与环保指标等难测参数的在线测量,该过程中存在的概念漂移问题易导致模型精度下降.如何有效识别过程概念变化并精准检测漂移样本是提高模型测量性能的关键.本文总结并分析目前漂移检测的研究思路与进展,为面向工业过程软测量的漂移检测算法提供设计指导.首先,介绍了概念漂移的通常定义与其在工业过程中的表现形式;然后,从检测依据与检测对象两个视角分析了目前具有代表性的检测方法;接着,讨论了这些算法的技术特点和当前工业领域的研究难点;最后,展望了未来的研究方向.     

一种基于半监督学习的工控网络入侵检测方法

随着工控网络的发展以及工业和和信息化的深度融合,针对工业控制系统的攻击行为大幅度增长,对工控企业造成巨大的经济及财产损失。因此,提出一种基于半监督机器学习的入侵检测技术,该技术充分利用工控网络流量标记的特点,结合多种机器学习算法进行实现,并对算法的性能进行了优化。实验证明,该技术可以有效地检测出工控系统网络中的异常流量。     

基于特征选择的工业互联网入侵检测分类方法

由于工业互联网接入设备的多样性和差异性,使其维护困难且易受攻击,针对该安全问题需要引入相关的防御系统来识别各种入侵攻击.传统的入侵检测系统能够检测到的攻击类型较少,且网络流量数据由于存在冗余导致无关特征使得分类性能较差.因此,提出一种基于特征选择的工业互联网入侵检测分类方法.该方法首先对数据集进行预处理,并通过计算特征的皮尔逊相关系数来判断特征的强弱关系,确定最优的阈值进行特征提取;之后从机器学习和深度学习2个角度,利用逻辑回归、支持向量机、K近邻、决策树、随机森林、多层感知机、卷积神经网络和时空网络8种模型分别进行二分类和多分类实验,并作评估.实验结果表明,随机森林的二分类效果最佳,决策树的多分类效果最佳.最后在真实工业互联网实践中验证了所提方法的有效性.     

入侵检测系统研究

入侵检测是采用主动防御以保护信息系统安全的重要手段,成为近年来安全领域的研究热点.文中介绍了入侵检测系统的分类和通用入侵检测框架,并详细讨论了各种入侵检测的技术和入侵监测系统标准化,最后指出了目前入侵检测系统存在的不足及未来发展方向.     

工业控制系统入侵检测技术的研究及发展综述

入侵检测是工控安全防护技术的重要组成部分。针对工控系统入侵检测技术的研究与应用,分别从检测特征、算法设计、应用环境等角度对目前的研究工作进行总结,介绍入侵检测在保障系统安全运行中的实际应用,讨论了工控入侵检测技术研究的关键问题。为提高工控入侵检测技术的异常行为防御能力,根据工控系统环境的复杂性和入侵检测的特殊性,对相关研究中存在的问题与不足进行分析,并结合工业控制系统网络化与信息化的发展现状和不断增强的安全防御要求,对工控入侵检测研究进行展望,提出了与大数据处理融合、智能化检测系统等的发展方向。     

基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

网络入侵检测系统(NIDS)是检测网络攻击和维护网络安全的关键技术之一,是网络安全领域中的重要研究方向;近年来,研究者利用机器学习算法来完成入侵检测任务并取得了很好的成果,但检测效率和精确率有待进一步提升;在对鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的特点进行实验和对比分析的基础上,提出了WOA-XGBoost模型,首先构建基于XGBoost的分类模型,然后利用WOA算法自适应搜索XGBoost的最优参数,最后基于NSL-KDD数据集评估所提出WOA-XGBoost模型的性能;实验结果表明,该模型在分类精确率、准确率、召回率和AP指标方面均优于其他模型如XGBoost、随机森林、Adaboost和LightGBM;该工作也为群体智能优化算法在网络入侵检测中的应用提供了依据。     

基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。随着机器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述。比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同;从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类;从数据集入手,对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述;探讨了物联网安全的未来发展方向。     

实时网络流量分类研究综述

实时流量分类技术能够按照应用类型对在线网络流量分类,它对网络管理、流量控制以及网络相关研究具有重要意义.首先从不同层次上简单分析了实时流量分类技术的研究现状;给出了流量分类的实时性概念及其指标;然后从流量统计特征和机器学习算法两个方面综述了实时流量分类的主要技术及研究进展,并进行了实时性分析;最后根据未来网络发展对实时流量分类技术提出的新要求,展望了该领域未来的研究发展方向.