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1.
针对工业控制系统流量数据存在特征冗余及深度学习模型对较小规模数据集检测能力较差的问题,提出了一种基于特征选择和时间卷积网络的工业控制系统入侵检测模型。首先,对源域数据集的异常特征和样本不平衡数据进行处理,提高源域数据集质量。其次,针对流量数据的特征冗余,利用信息增益率和主成分分析法构建IGR-PCA特征选择算法,筛选出最优特征子集实现数据降维。然后,根据工业控制系统流量数据的时间序列特性,在较大规模的源域数据集上,利用时间卷积网络(temporal convolution network,TCN)对时间序列数据优异的处理能力,构建源域时间卷积网络预训练模型。最后,在较小规模的目标域数据集上,结合迁移学习(transfer learning,TL)微调策略,获取源域样本数据的流量特征,构建目标域TCN-TL模型。利用公开的工业控制系统数据集进行实验测试,实验结果表明:流量数据经本文特征算法处理后,相较于其他方法,在降低数据维度减少计算量的同时仍具有良好的检测效果;在较大规模的源域数据集和较小规模的目标域数据集上,本文模型均取得了良好的检测效果,在目标域中利用迁移学习微调策略能够学习到源域中的知识,模型检测准确率为99.06%,在训练时间对比中,本文模型训练时间消耗更少,具有更好的泛化能力,能够更好地保护工业控制系统安全。 相似文献
2.
摘 要:海南自贸港面临自然灾害、城市化发展、产业升级带来的多重灾害事故风险挑战,因而始终把风险防范作为底线工程。为了更好地统筹发展与安全,海南十分注重应急救援能力建设。本文立足海南自贸港面临的灾害事故新风险和应急救援工作新挑战,借鉴国内外应急救援体系创新做法,提出了海南自贸港的应急救援体系新格局,为中国特色综合应急救援体系建设提供思路和借鉴。 相似文献
3.
针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器,然后由完成训练的自编码器执行入侵检测.在虚拟局域网主机环境下进行了入侵检测实验,结果表明,在绝大多数实际应用场景(正常流量多于异常流量)下该方法具有良好的检测性能,且具有全过程无监督、可实时在线检测的优点,对主机网络安全有良好的提升作用. 相似文献
4.
当前,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击是互联网面临的十分严峻的安全威胁之一.IPv6网络考虑了IPv4网络中的诸多安全问题,但它对DDoS攻击仍未能起到很好的防护作用.针对IPv6网络中DDoS攻击的防御问题,本文设计了一种基于MF-DL(Membership Function and Deep Learning)的DDoS快速防御机制.该防御机制以MF-DL检测机制为核心,辅以响应机制等实现对DDoS攻击的防御功能.在检测机制中,首先使用基于隶属度函数的预检测方法,实现对网络流量数据的轻量级异常检测;接着通过基于深度学习方法中神经网络模型的深度检测,实现在异常发生后对流量进行高精度分类.在响应机制中,利用Anti-Fre响应算法实现对请求访问的IP地址进行信誉等级划分,进而实现流量定向阻断并恢复系统性能.最后,分别基于经典入侵检测数据集和校园网的模拟攻击数据集对本文提出的防御机制进行了实验.结果显示,本文提出的防御机制相比于三种对比算法,检测准确率可提高6.2%,误报率和漏报率可降低6.75%、8.46%,且能够有效处理攻击并恢复部分系统性能. 相似文献
5.
6.
针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型。首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数,构建IGWO-SVM的分类模型;最后,将提取到的低维特征输入到IGWO-SVM分类模型中进行入侵检测分类。实验结果表明:IGWO-SVM模型不仅能够避免灰狼算法陷入局部最优,而且能够提高入侵检测分类性能。 相似文献
8.
9.
10.
李涛 《网络安全技术与应用》2020,(5):119-120
本文通过对某风电公司的风电场和集控中心的横向边界防护和综合安全防护现状分析后,按照能源局36号文附件4《发电厂监控系统安全防护方案》的要求,从横向边界防护、入侵检测、监测与审计、主机与网络设备、应用安全控制、安全管理等方面进行安全防护设计。该设计已在辽宁某风电公司进行了应用实施,经过近半年的运行情况来看,具有很好的网络安全防护效果,因此在风电行业具有很高的推广应用价值。 相似文献