一种改进概率神经网络的工业控制系统安全态势评估方法

• 作者: 石乐义 徐兴华 刘祎豪 刘佳
• 来源期刊: 信息网络安全
• 关键词: 工业控制系统 概率神经网络 态势感知 态势评估 主成分分析法
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 技术研究
• 页码范围: 15-25
• 页数: 11页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1122.2021.03.003

摘要

工业控制系统是用于工业环境中监视和控制物理设备的互连设备系统,近年来日益遭受层出不穷的各类新型攻击.针对工业控制系统的运行安全问题,文章提出一种改进概率神经网络的工业控制系统安全态势评估方法.该方法首先对收集到的工控数据进行预处理,并利用主成分分析法对数据进行降维;然后使用改进的果蝇优化算法对概率神经网络的参数进行优化,之后通过优化后的概率神经网络进行训练和预测,得到攻击类型的分类结果;最后结合文章中结构化的工控系统安全态势评估方法计算态势值,对系统的状态进行评估.实验表明,改进后的概率神经网络对攻击类型的分类准确率和精确率分别达到87.784％和96.027％,相比原概率神经网络方法,准确率和精确率分别提高了2.654％和4.820％.