改进PSO-SVM工业防火墙白名单自学习方法研究

工业防火墙作为工控系统的关键设备,提高工业防火墙白名单规则自学习的准确率已成为研究的重点。利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)算法计算准确率时,会发现其内核参数以及特征选择均会影响分类准确性。针对上述问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法和SVM相结合的白名单自学习算法。首先以五折交叉验证的准确率作为适应度函数,并使用SVM算法对训练样本训练,然后利用改进的粒子群优化算法找寻SVM中的c,g参数,最后进行仿真验证。实验结果表明,相比于粒子群优化算法(PSO)、网格搜索法(Grid-Search),正常数据类的准确率最大程度提高了20%,识别异常数据的准确率最大程度提高了22%。

Research on white-list self-learning method of industrial firewall with improved PSO-SVM