基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法

• 作者: 乔枫 尚文利 曾鹏 赵剑明 闫腾飞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 工业控制系统 异常检测 遗传算法 单类支持向量机 双轮廓模态
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3361-3364
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0313

摘要

针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性,利用单类支持向量机(OCSVM)分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型,即双轮廓模态来模拟系统通信的正常模式和异常模式,从而实现工控系统异常检测.同时将遗传算法优化自变量降维应用于工控网络入侵检测场景,实现对输入自变量的降维压缩处理,防止OCSVM模型出现过拟合现象及分类准确率低的问题,提高异常检测的精度,缩减建模时间.通过仿真验证了该算法对工控网络异常检测的有效性.