發(fā)布時間：2020-04-07 16:23

【摘要】：工業(yè)控制系統(tǒng)是實現(xiàn)智能電網、智能制造等的核心與關鍵。開放性、智能化、網絡化、實時性等導致工業(yè)控制系統(tǒng)面臨嚴峻的信息安全挑戰(zhàn)。工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵具有時間跨度大、先驗知識少等特點,導致基于規(guī)則和基于批量學習的入侵檢測算法在實時性和效率方面無法滿足工業(yè)控制系統(tǒng)的需求。工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測算法核心在于數(shù)據分布不平衡情況下的跨時空傳感器與控制器信息快速、實時、準確分類。本文針對工業(yè)控制入侵檢測系統(tǒng)的實時性要求,采用在線機器學習(online learning)模式,研究工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測算法,實現(xiàn)入侵行為的快速、準確識別。針對工業(yè)控制系統(tǒng)實時生成大量數(shù)據導致的數(shù)據標記工作代價過大問題,和異常行為數(shù)據占比相對較少的數(shù)據類別分布不平衡問題,采用主動學習(active learning)思想,對代價敏感的在線梯度下降算法CSOGD做出改進,提出一種基于在線學習的代價敏感主動機器學習算法。該算法通過在二元分類中提升少數(shù)類的錯誤分類代價,使分類模型以更高的置信度給出分類預測結果,提升少數(shù)類的識別率;并通過選擇信息量最大的數(shù)據樣本給出標記,僅利用標記樣本更新分類模型,在提升入侵檢測模型分類準確率的同時降低數(shù)據標注工作量。結果顯示,在美國密西西比州立大學提供的工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)據集上,本文所提基于在線學習的代價敏感主動學習算法對異常行為的識別準確率相比于CSOGD算法提高11.08%。針對工業(yè)控制系統(tǒng)中異常實時檢測和異常行為種類識別的需求,提出一種基于在線學習的代價敏感多元分類算法。算法實時接收系統(tǒng)產生的數(shù)據,利用代價敏感的思想,根據數(shù)據樣本集中各類別樣本數(shù)量設計代價矩陣(cost matrix);基于代價矩陣設計錯誤分類損失函數(shù),計算不同錯誤分類導致的模型損失并更新模型,以高置信度給出實時數(shù)據的預測結果,提高多元分類模型對不同類別異常行為的識別能力。結果顯示,在美國密西西比州立大學提供的工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)據集上,對數(shù)據集中含量最少的那一類異常行為的檢測準確率最高達到89.40%,相比于同類最優(yōu)算法ROMMA提高55%。本文提出的算法實現(xiàn)了在線環(huán)境下的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵行為及時檢測、異常行為分類和檢測模型實時更新,適用于工業(yè)控制系統(tǒng)中數(shù)據類別不平衡的入侵檢測分類任務。
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP273;TP309

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