【摘 要】
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针对工业控制网络中常用的Modbus协议,提出了一种工业控制网络的异常检测方法。使用n-gram(n=0.5,1,1.5,2,2.5)算法从Modbus正常报文帧的有效载荷中进行特征提取,确定出5组特
【机 构】
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中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划网络空间安全专项经费资助(工控系统安全主动防护关键技术和产品研发)(2018YFB0803502).
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针对工业控制网络中常用的Modbus协议,提出了一种工业控制网络的异常检测方法。使用n-gram(n=0.5,1,1.5,2,2.5)算法从Modbus正常报文帧的有效载荷中进行特征提取,确定出5组特征向量,并结合单类支持向量机(OCSVM)算法训练出5个初级学习器,对5个同质的初级学习器采用“学习法”进行集成,最终得出次级学习器,利用上述两层模型,即可完成异常识别。在气体管道网络原始数据集中进行试验,最终误报率为8%,漏报率为6%。
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