För att effektivt upptäcka onormala kommunikationsbeteenden i dagens industriella styrsystem föreslås en ny intrångsdetekteringsalgoritm baserad på enklassig Support Vector Machine (OCSVM) i detta dokument. I denna algoritm etableras en normal kommunikationsbeteendemodell med hjälp av OCSVM, och partikelsvamoptimeringsalgoritmen är utformad för att optimera OCSVM-modellernas parametrar. Dessutom använder vi den normala Modbus funktionskodsekvensen för att träna OCSVM-modellen, och sedan använder vi den här modellen för att upptäcka onormal Modbus TCP-trafik. Våra simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen inte bara är effektiv och tillförlitlig utan också uppfyller realtidskraven för anomalidetektering i industriella styrsystem.
Shang m.fl. REF tillämpar partikelsvamoptimering (PSO) för att hitta optimala parametrar för OCSVM, som senare används för att upptäcka onormal TCP-trafik.
Intrusion detection algorithm based on OCSVM in industrial control system
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}