| 工控设备状态检测中BP神经网络模型的应用 |
| |
| 引用本文： | 姚赟政,杨安,石志强,孙利民. 工控设备状态检测中BP神经网络模型的应用[J]. 北京邮电大学学报, 2016, 39(z1): 14-18. DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.增.004 |
| |
| 作者姓名： | 姚赟政 杨安 石志强 孙利民 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院信息工程研究所 物联网信息安全技术北京市重点实验室，北京100093;北京航空航天大学 软件学院，北京100191;中国科学院信息工程研究所 物联网信息安全技术北京市重点实验室,北京,100093 |
| |
| 基金项目： | 中国科学院国防科技创新基金项目重点基金(CXJJ-14-Z68)，国家自然科学基金项目(61402476)，新疆自治区科技专项项目(201230122) |
| |
| 摘 要： | 针对工控系统现场网中的物理设备状态信息，提出一种利用BP神经网络模型实时分析和判断设备是否处于正常运行状态的入侵检测算法。该算法旨在能够发现来自工控系统内外部的入侵行为和合法控制指令被恶意利用的复杂攻击。
|
| 关 键 词： | 工业控制系统 设备状态 BP神经网络 入侵检测 |
Application of BP Neural Network Model in Device State Detection of Industrial Control System |
| |
| YAO Yun-zheng,YANG An,SHI Zhi-qiang,SUN Li-min. Application of BP Neural Network Model in Device State Detection of Industrial Control System[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2016, 39(z1): 14-18. DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.增.004 |
| |
| Authors: | YAO Yun-zheng YANG An SHI Zhi-qiang SUN Li-min |
| |
| Abstract: | The industrial control system ( ICS) security is closely related to the security of national criti-cal infrastructure, so, more and more countries began to increase the importance of ICS. Aiming at the physical devices in ICS field control net, an innovative intrusion detection algorithm was presented to a-nalysis and estimate whether the devices are in normal operation condition. This algorithm is designed to detect internal or external intrusion actions in ICS and complex attack by maliciously using normative con-trol commands. |
| |
| Keywords: | industrial control system device status back propagation neural network intrusion detec-tion |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
