论文摘要
工业控制系统近年来面临越来越多的网络攻击威胁。基于特征的攻击检测方法难以检测未知攻击,而基于异常的攻击检测方法一般忽略了攻击在时间上的关联性,影响准确性。提出一种基于信号时间序列概率的工控攻击检测技术,从概率角度对工控系统信号时间序列的异常进行建模并推导计算公式,给出基于贝叶斯网络的概率估计方法来减少计算开销,设计了基于信号序列概率异常的检测方法。对实际数据进行实验验证,结果表明该方案可以检测90%的攻击,同时正确分析出80%的攻击持续过程。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢耀滨,常瑞,蒋烈辉
关键词: 工控系统,攻击检测,贝叶斯网络,时间序列分析
来源: 信息工程大学学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技
专业: 互联网技术
单位: 数学工程与先进计算国家重点实验室
基金: 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802431)
分类号: TP393.08
页码: 432-437
总页数: 6
文件大小: 1293K
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