[發明專利]基于OCSVM雙輪廓模型的ModbusTCP通信行為異常檢測方法有效
| 申請號: | 201410699413.3 | 申請日: | 2014-11-26 |
| 公開(公告)號: | CN105704103B | 公開(公告)日: | 2017-05-10 |
| 發明(設計)人: | 尚文利;萬明;李琳;曾鵬;于海斌 | 申請(專利權)人: | 中國科學院沈陽自動化研究所 |
| 主分類號: | H04L29/06 | 分類號: | H04L29/06 |
| 代理公司: | 沈陽科苑專利商標代理有限公司21002 | 代理人: | 徐麗 |
| 地址: | 110016 *** | 國省代碼: | 遼寧;21 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 ocsvm 雙輪 模型 modbus tcp 通信 行為 異常 檢測 方法 | ||
1.一種基于OCSVM雙輪廓模型的Modbus TCP通信行為異常檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
特征提取:分別采集工業控制系統中Modbus TCP正常通信流量和異常通信流量,并分別進行存儲并剔除不必要的信息,最終轉化為僅包含Modbus功能碼的兩個序列;
數據預處理:根據需要設定短序列的長度r,分別以長度為r的滑動窗口循環處理Modbus功能碼的兩個序列,分別將Modbus功能碼的兩個序列轉換為若干個長度為r的短序列,去除其中重復的短序列,獲得短序列集合并按照每一個短序列出現的順序進行排列構造成OCSVM正常通信特征向量和OCSVM異常通信特征向量;
建模:將OCSVM正常通信特征向量和OCSVM異常通信特征向量分別導入到matlab中,通過matlab調動libsvm工具箱分別生成正輪廓OCSVM模型和負輪廓OCSVM模型;
PSO優化:分別對正輪廓OCSVM模型和負輪廓OCSVM模型進行參數優化:將初始化的粒子傳遞給正輪廓OCSVM模型/負輪廓OCSVM模型作為OCSVM固有參數v和高斯徑向基參數g,將正輪廓OCSVM模型/負輪廓OCSVM模型返回的交叉驗證意義下的分類正確率作為PSO優化模型中的適應度值,并據此進行粒子群迭代更新;
雙輪廓OCSVM異常檢測:分別利用最優的OCSVM固有參數ν和高斯徑向基參數g,建立正輪廓OCSVM模型和負輪廓OCSVM模型進行異常檢測,并且分別返回交叉驗證意義下的分類正確率;
雙單類支持向量機協同判別規則:若正輪廓OCSVM模型判定結果為“正常”,負輪廓OCSVM模型判定為“正常”,則最終結果為“正常”;若正輪廓OCSVM模型判定結果為“異常”,負輪廓OCSVM模型判定結果為“異常”,則判定為“異常”;對于兩個判定結果不一致的情況,如果需要抑制“誤警率”,則判定為“正常”,如果需要抑制“漏警率”,則判定為“異常”。
2.根據權利要求1所述的基于OCSVM雙輪廓模型的Modbus TCP通信行為異常檢測方法,其特征在于,所述流量采集包括以下步驟:
通過wireshark抓包軟件抓取網絡中的正常的Modbus TCP通信流量數據包;當系統受到病毒攻擊時,通過wireshark抓包軟件抓取網絡中異常的Modbus TCP通信流量數據包;分別剔除正常數據包和異常數據包中不包含有Modbus功能碼的數據包,得到Modbus TCP客戶端和Modbus TCP服務器端的通信流量;剔除Modbus功能碼之外的所有其他信息,并將Modbus功能碼按照時間先后順序進行排列。
3.根據權利要求1所述的基于OCSVM雙輪廓模型的Modbus TCP通信行為異常檢測方法,其特征在于,所述數據預處理包括以下步驟:
根據需要設定短序列的長度r,以長度為r的滑動窗口循環處理Modbus功能碼,去除重復的序列,獲得短序列集合;
在任意的Modbus功能碼序列中,按照每一個短序列出現的順序進行排列構造成OCSVM特征向量;
對OCSVM特征向量進行歸一化處理,使其中的各元素屬于同一個數量級。
4.根據權利要求1所述的基于OCSVM雙輪廓模型的Modbus TCP通信行為異常檢測方法,其特征在于,所述PSO優化包括以下步驟:
設置PSO算法在終止條件始終無法滿足情況下的最大迭代次數kmax及粒子速度與位置的限定范圍;
隨機生成種群并分別根據正輪廓OCSVM模型和負輪廓OCSVM模型對PSO算法進行參數初始化,其中每個粒子包含兩個分量,分別為單類支持向量機固有參數v和高斯核函數核參數g,并對每一個粒子設置初始化速度和位置向量;
將粒子進行OCSVM訓練并作為單類支持向量機的固有參數v和高斯核函數參數g,并將返回的交叉驗證意義下的分類正確率作為粒子適應度值;
根據適應度值的情況不斷更新個體極值及群體極值:一旦出現了更優的適應度值則更新相應的個體或者群體適應度值;
判斷是否滿足退出迭代條件:如果超過最大迭代次數或連續N次適應度值的變化沒有超過設定閾值,則退出迭代過程,并且此時的群體極值即為所要求的最優參數,所述N為設定的最大連續限值;
按照粒子位置與速度更新公式進行粒子群更新,同時檢查各個粒子的不同維度是否在允許的限度之內,如果超出允許的范圍需要限定在事先設置的范圍區間之內。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國科學院沈陽自動化研究所,未經中國科學院沈陽自動化研究所許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201410699413.3/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:一種基于水印的音頻審計方法和系統
- 下一篇:應用訪問權限控制方法及裝置





