發(fā)布時(shí)間：2020-04-07 16:23

【摘要】：工業(yè)控制系統(tǒng)是實(shí)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(shí)時(shí)性等導(dǎo)致工業(yè)控制系統(tǒng)面臨嚴(yán)峻的信息安全挑戰(zhàn)。工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵具有時(shí)間跨度大、先驗(yàn)知識(shí)少等特點(diǎn),導(dǎo)致基于規(guī)則和基于批量學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)算法在實(shí)時(shí)性和效率方面無(wú)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(cè)算法核心在于數(shù)據(jù)分布不平衡情況下的跨時(shí)空傳感器與控制器信息快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確分類。本文針對(duì)工業(yè)控制入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求,采用在線機(jī)器學(xué)習(xí)(online learning)模式,研究工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)入侵行為的快速、準(zhǔn)確識(shí)別。針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)生成大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)標(biāo)記工作代價(jià)過大問題,和異常行為數(shù)據(jù)占比相對(duì)較少的數(shù)據(jù)類別分布不平衡問題,采用主動(dòng)學(xué)習(xí)(active learning)思想,對(duì)代價(jià)敏感的在線梯度下降算法CSOGD做出改進(jìn),提出一種基于在線學(xué)習(xí)的代價(jià)敏感主動(dòng)機(jī)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(cuò)誤分類代價(jià),使分類模型以更高的置信度給出分類預(yù)測(cè)結(jié)果,提升少數(shù)類的識(shí)別率;并通過選擇信息量最大的數(shù)據(jù)樣本給出標(biāo)記,僅利用標(biāo)記樣本更新分類模型,在提升入侵檢測(cè)模型分類準(zhǔn)確率的同時(shí)降低數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量。結(jié)果顯示,在美國(guó)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(jià)敏感主動(dòng)學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為的識(shí)別準(zhǔn)確率相比于CSOGD算法提高11.08%。針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)中異常實(shí)時(shí)檢測(cè)和異常行為種類識(shí)別的需求,提出一種基于在線學(xué)習(xí)的代價(jià)敏感多元分類算法。算法實(shí)時(shí)接收系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),利用代價(jià)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(jì)代價(jià)矩陣(cost matrix);基于代價(jià)矩陣設(shè)計(jì)錯(cuò)誤分類損失函數(shù),計(jì)算不同錯(cuò)誤分類導(dǎo)致的模型損失并更新模型,以高置信度給出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果,提高多元分類模型對(duì)不同類別異常行為的識(shí)別能力。結(jié)果顯示,在美國(guó)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(duì)數(shù)據(jù)集中含量最少的那一類異常行為的檢測(cè)準(zhǔn)確率最高達(dá)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(shí)現(xiàn)了在線環(huán)境下的工業(yè)控制系統(tǒng)入侵行為及時(shí)檢測(cè)、異常行為分類和檢測(cè)模型實(shí)時(shí)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(cè)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP273;TP309

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本文編號(hào)：2618123