一种基于半监督学习的工控网络入侵检测方法

• 作者: 刘智国 张松清
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 工业控制系统 入侵检测 半监督分类 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2018.01.010

摘要

随着工控网络的发展以及工业和和信息化的深度融合,针对工业控制系统的攻击行为大幅度增长,对工控企业造成巨大的经济及财产损失.因此,提出一种基于半监督机器学习的入侵检测技术,该技术充分利用工控网络流量标记的特点,结合多种机器学习算法进行实现,并对算法的性能进行了优化.实验证明,该技术可以有效地检测出工控系统网络中的异常流量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张松清	中国电子信息产业集团有限公司第六研究所	3	15	2.0	3.0
2	刘智国	中国电子信息产业集团有限公司第六研究所	5	14	2.0	3.0