SIA OpenIR  > 工业控制网络与系统研究室
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
其他题名Feature Extraction and Modeling Method of SVM Intrusion Detection Based on Abnormal Behavior
尚文利; 安攀峰; 赵剑明; 万明; 曾鹏
作者部门工业控制网络与系统研究室
会议名称8th Conference on Vulnerability Analysis and Risk Assessment,VARA 2015
会议日期October 23, 2015
会议地点Beijing
会议录名称8th Conference on Vulnerability Analysis and Risk Assessment,VARA 2015
2015
页码357-368
产权排序1
关键词入侵检测 异常行为 Svm 特征提取
摘要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。
语种中文
文献类型会议论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/17382
专题工业控制网络与系统研究室
通讯作者尚文利
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所
2.沈阳理工大学
3.中科院网络化控制系统重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
尚文利,安攀峰,赵剑明,等. 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[C],2015:357-368.
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文件名: 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.pdf
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