工控网络异常行为的RST-SVM入侵检测方法

针对工业控制网络环境的复杂性和入侵检测要求的特殊性,提出了基于异常行为模式的入侵检测特征提取方法。以Modbus/TCP工业控制网络为检测对象,通过深度解析异常行为的操作模式,提取通信流量的入侵检测数据特征,同时,为了去除冗余的检测信息,利用粗糙集理论(RST)的方法进行检测特征的属性约简,最后结合支持向量机(SVM)算法的分类优点,并利用自适应遗传算法(AGA)进行模型参数优化,建立基于RST-SVM算法的自学习式入侵检测模型。根据实际的检测性能对检测特征和模型参数进行学习。研究表明,该方法降低了入侵检测模型的复杂度和检测时间,提高了对异常攻击行为的检测率,能够满足工控网络入侵检测高效性和实时性的要求。