基于自学习半监督单类支持向量机的SCADA入侵检测系统

摘要：

为从工艺过程角度解决工控系统信息安全问题,设计了基于自学习半监督单类支持向量机的SCADA入侵检测系统.因SCADA系统数据样本较少、维度较高,故采用半监督单类支持向量机算法构造分类器.通过设计主动学习器,使系统将能够提高分类器性能的典型样本加入训练集,从而提高分类准确性,降低入侵检测系统的误报率和漏报率.实验结果表明本文方法能够有效提高检测准确率,但分类器训练的实时性有待于增强.

关键词：数据采集与监视系统、入侵检测系统、单类支持向量机、半监督单类支持向量机、自学习、逻辑预测

所属期刊栏目：37

分类号：TP273+.5;TP309.1(自动化技术及设备)

资助基金：国家工程技术研究中心再建项目2011FU125Z21

在线出版日期：2014-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1-5