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(wǎng)、智能制造等的核心與關(guān)鍵。開放性、智能化、網(wǎng)絡(luò)化、實時性等導(dǎo)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(dǎo)致基于規(guī)則和基于批量學(xué)習(xí)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(jù)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(xué)習(xí)(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(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)標記工作代價過大問題,和異常行為數(shù)據(jù)占比相對較少的數(shù)據(jù)類別分布不平衡問題,采用主動學(xué)習(xí)(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(xué)習(xí)的代價敏感主動機器學(xué)習(xí)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(yù)測結(jié)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(jù)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(jù)標注工作量。結(jié)果顯示,在美國密西西比州立大學(xué)提供的工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)集上,本文所提基于在線學(xué)習(xí)的代價敏感主動學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的代價敏感多元分類算法。算法實時接收系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),利用代價敏感的思想,根據(jù)數(shù)據(jù)樣本集中各類別樣本數(shù)量設(shè)計代價矩陣(cost matrix);基于代價矩陣設(shè)計錯誤分類損失函數(shù),計算不同錯誤分類導(dǎo)致的模型損失并更新模型,以高置信度給出實時數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果,提高多元分類模型對不同類別異常行為的識別能力。結(jié)果顯示,在美國密西西比州立大學(xué)提供的工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)集上,對數(shù)據(jù)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(jù)類別不平衡的入侵檢測分類任務(wù)。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP273;TP309

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本文編號：2618123