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基于多新息扩展Kalman粒子群的Modbus协议攻击检测方法
文献摘要：
因为工控系统数据有高维度和非线性的特点,所以针对基于Modbus TCP协议的工控系统提出一种融合Fisher分析、核主成分分析法和多新息扩展Kalman粒子群方法的攻击检测模型.利用Fisher分析和核主成分分析法(kernel principal component analysis,KPCA)对初始数据集进行预处理,实现特征提取和降低数据维度的作用;使用多新息扩展Kalman粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,使用以前时刻的新息和当前时刻粒子观测值预估粒子位置,避免传统粒子群算法易陷入局部极小和扩展卡尔曼滤波算法在强非线性系统易导致精度降低的问题.在原始数据集上的仿真结果表明,所提算法在检测准确率、精确率和误报率上与传统的检测算法比较有显著的的提高.
文献关键词：
Modbus协议;主成分分析;扩展Kalman粒子群算法;支持向量机;攻击检测
中图分类号：
作者姓名：
王敏;王勇;邹春明;田英杰;郭乃网
作者机构：
上海电力大学,计算机科学与技术学院,上海200090;公安部第三研究所,上海200031;国网上海市电力公司,电力科学研究院,上海200120
文献出处：
引用格式：
[1]王敏;王勇;邹春明;田英杰;郭乃网-.基于多新息扩展Kalman粒子群的Modbus协议攻击检测方法)[J].微型电脑应用,2022(10):1-5,9
A类：
B类：
多新息,Kalman,Modbus,协议攻击,攻击检测,工控系统,系统数据,高维度,TCP,Fisher,核主成分分析法,检测模型,kernel,principal,component,analysis,KPCA,数据维度,粒子群算法,参数寻优,观测值,局部极小,扩展卡尔曼滤波算法,强非线性系统,原始数据,检测准确率,精确率,误报率,检测算法,算法比较
AB值：
0.298225
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