该【工业控制网络的异常检测与防御资源分配研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【工业控制网络的异常检测与防御资源分配研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。工业控制网络的异常检测与防御资源分配研究的中期报告本研究的中期报告主要包括工业控制网络异常检测和防御资源分配两个方面的研究进展。一、:通过实验搭建了一套工业控制网络环境,在网络中引入了不同类型的攻击,对网络流量进行了数据采集和处理,包括过滤、去重、统计、分析等操作。根据采集的流量数据,建立了基于机器学****的异常检测模型。:针对工业控制网络的特点,我们选取了适用于时间序列数据处理的多种机器学****算法,包括自回归积分移动平均模型(ARIMA)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)等,并比较了其检测效果和性能。实验结果表明,基于SVM算法的异常检测模型具有较高的准确率和鲁棒性。:基于以上研究成果,我们实现了一个工业控制网络异常检测系统,包括数据采集、处理、特征提取和分类等模块,能够及时发现网络中的异常行为,并进行警报和防范。二、:根据工业控制网络特点,我们提出了一种基于主动防御的资源分配模型(ARPR),该模型以工业控制网络的攻击路径为基础,以网络中的防御措施为划分,将所有可用的防御资源分配到各个关键节点上。:为了实现ARPR模型,我们设计了一种蚁群算法(ACO)来进行资源分配优化。该算法结合了蚁群算法和贪心算法的优点,考虑了防御资源之间的协作和竞争关系,可以有效地优化资源分布。:在以上研究基础上,我们实现了一个工业控制网络资源分配系统,包括攻击路径分析、资源分配优化和实时监控等模块,能够自动化地完成防御资源的部署和调整。
工业控制网络的异常检测与防御资源分配研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.