一体化标识网络映射缓存DoS攻击防范方法研究

为了抵御一体化标识网络中接入路由器可能遭受的映射缓存DoS攻击,本文提出了一种基于双门限机制的映射缓存DoS攻击防范方法.该方法设计了一种基于迭代思想的谜题机制降低映射缓存中映射信息条目的增加速率,并采用了映射信息可信度算法识别和过滤映射缓存中恶意的映射信息条目.仿真实验与性能分析表明,该方法能够有效地抵御映射缓存DoS攻击,防止映射缓存溢出.     

基于功能码深度检测的Modbus/TCP通信访问控制方法

针对目前工业控制系统中Modbus/TCP通信协议面临的安全问题,提出了一种基于功能码深度检测的Modbus/TCP通信访问控制方法．该方法基于深度包解析DPI（deep packet inspection）技术,将Modbus/TCP通信数据按功能码分类进行深度解析,不仅实现了传统的功能码、 地址范围的检测,同时还实现了寄存器或线圈的域值检测．研究表明,通过采用“白名单”的访问控制模式,该方法能够有效地隔离非法的Modbus/TCP通信数据流,保障工控设备的安全性．     

混流汽车总装配线上的零部件优化配送方案研究

配送车每次配送的利用率大小是提高配送效率的主要因素,因此设计一种启发式算法使配送车一次装载的标准塑料周转箱尽可能多,提高配送车空间利用率.最后的仿真实验验证了上述配送方法的实用性,提出的零部件配送管理方法,只需使用较少的配送工人,同时降低了线旁库存,能为企业节省人力,降低生产成本.     

基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法

针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性,利用单类支持向量机（OCSVM）分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型,即双轮廓模态来模拟系统通信的正常模式和异常模式,从而实现工控系统异常检测。同时将遗传算法优化自变量降维应用于工控网络入侵检测场景,实现对输入自变量的降维压缩处理,防止OCSVM模型出现过拟合现象及分类准确率低的问题,提高异常检测的精度,缩减建模时间。通过仿真验证了该算法对工控网络异常检测的有效性。     

设备综合效能的应用框架体系研究

分别从设备综合效能的经典定义、相关工业标准、不足之处及其发展方向等几方面阐述了设备综合效能的相关理论.分析了设备综合效能和设备综合效率的异同点,指出设备综合效能在企业应用中的不足之处.建立了基于制造执行系统的设备综合效能应用框架体系,阐述了设备综合效能在设备维护系统和制造执行系统中的应用,并分析了设备综合效能的关键使能技术.     

模糊Petri网自动生成方法研究

为解决模糊Petri网建模效率低、工作量大、易出错等问题,提出了模糊产生式规则自动生成模糊Petri网的方法,并给出了其映射模型.该方法通过模型映射,结合图元生成与定位实现了模糊Petri网的自动建模.避免了模糊Petri网建模的人为失误,提高了建模效率.使知识库与模型库同步更新,保证二者的一致性.有利于充分发挥模糊Petri网的知识表示、模糊信息处理与动态并行推理的优势,对模糊Petri网理论的广泛应用具有推动作用.通过实例表明该方法是可行的.     

尺寸封闭性检验的智能路径搜索算法

针对现有关于尺寸封闭性检验典型算法存在的问题，提出一种基于智能路径搜索技术的检验算法，实现了对构成尺寸封闭现象的所有尺寸的无丢失查找，并对重复尺寸标注、缺少尺寸、多余尺寸等现象进行了分析．     

基于DFS的工程图多层次图块信息提取

针对工程图信息提取过程中的图块多层次引用问题,利用深度优先搜索算法对引用图块信息进行提取。建立图块多层次引用关系,介绍节点深度定义、目标节点判定方法及引用图块搜索策略,设计多层次引用路径搜索算法,并开发应用程序模块,实现多层次引用图块的信息提取。应用结果表明,该方法的提取准确率较高。     

面向网络入侵检测的GAN-SDAE-RF模型研究

针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络（GAN）和栈式降噪自编码器（SDAE）对随机森林算法（RF）进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。     

基于改进变异树的工控协议模糊测试用例生成方法

针对现有应用层工控协议在模糊测试过程中用例冗余度高、测试效率低和随机性强等问题,提出一种基于改进变异树的测试用例生成方法。该方法将协议样本数据序列进行树结构化,同时提取协议规约中字段优先级信息,并利用其有效地控制树中各节点属性值的变异程度,从而达到降低测试成本、提高测试效率以及增大发掘漏洞几率的目的。实验结果表明,该测试用例生成方法对提高协议模糊测试性能具有显著的优化效果和漏洞检测能力。