Abstract-Resiliency och säkerhet i kontrollsystem som SCADA och kärnkraftverk i dagens värld av hackare och malware är en relevant oro. Komputeringssystem som används inom kritisk infrastruktur för att kontrollera fysiska funktioner är inte immuna mot hotet från it-attacker och kan vara potentiellt sårbara. Att anpassa ett system för att upptäcka intrång till den kritiska infrastrukturens specifika egenskaper kan avsevärt förbättra säkerheten i sådana system. IDS-NNM -Intrusion Detection System med Neural Network-baserad modellering, presenteras i detta dokument. De viktigaste bidragen av detta arbete är: 1) användning och analyser av verkliga nätverksdata (data som registrerats från en befintlig kritisk infrastruktur); 2) utveckling av en specifik fönsterbaserad funktion extraktion teknik; 3) konstruktion av utbildningsdata som använder slumpmässigt genererade intrång vektorer; 4) användning av en kombination av två neurala nätverk lärande algoritmer - fel-tillbaka förökning och LevenbergMarquardt, för normalt beteende modellering. Den presenterade algoritmen utvärderades på tidigare osedda nätverksdata. IDS-NNM-algoritmen visade sig kunna fånga alla intrångsförsök som presenterades i nätverkskommunikationen utan att generera några falska varningar.
Upphovsmän till REF presenterade en IDS med hjälp av Neural Network-baserad modellering (IDS-NNM) algoritm enligt den övervakade inlärningsmetoden.
Neural Network based Intrusion Detection System for critical infrastructures
{'venue': '2009 International Joint Conference on Neural Networks', 'journal': '2009 International Joint Conference on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}