【摘 要】
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信息化的大数据时代下,工业领域的发展越来越依赖互联网,随之而来就是互联网端对工控系统的入侵也日益增多,互联网的安全问题已严重影响到当下工业领域的发展。工业防火墙在工控网络安全领域被广泛使用,其安全防护作用原理对工控数据进行解析后提取数据特征,去创建白名单数据库,以此拦截异常数据攻击行为。本文重点分析和解决工业控制系统所出现的难题。以此确定工业防火墙在组织工控系统管理时的定位。此外还叙述了目前最广泛
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信息化的大数据时代下,工业领域的发展越来越依赖互联网,随之而来就是互联网端对工控系统的入侵也日益增多,互联网的安全问题已严重影响到当下工业领域的发展。工业防火墙在工控网络安全领域被广泛使用,其安全防护作用原理对工控数据进行解析后提取数据特征,去创建白名单数据库,以此拦截异常数据攻击行为。本文重点分析和解决工业控制系统所出现的难题。以此确定工业防火墙在组织工控系统管理时的定位。此外还叙述了目前最广泛应用在工控系统的Modbus TCP协议,分析出协议自身容易遭受攻击的具体原由,又根据工控系统的特点选用白名单策略的工控防火墙,以此设计出运用白名单自学习技术和支持向量机融合的异常检测模型,来对通讯数据进行鉴别。其次,为提升检测模型的准确率,对影响支持向量机分类准确性的惩罚因子和核函数这两个参数进行优化,本文引入智能算法进行寻优得到最优参数。分析了粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的原理与特点,设计出了使用粒子群算法和蚁群算法混合算法共同优化支持向量机参数的检测模型。先对于得到的数据进行分组编号,前期可应用粒子群算法匹配最优速度解,在后期部分则选择蚁群算法较为合适。通过蚁群粒子群混合算法,能对数据搜寻最优解,同时能提升支持向量机的惩罚因子等参数指标。仿真结果表明,本文研究的蚁群粒子群混合算法能有效提升对工控数据分类的准确率。最后,搭建模拟智能立体停车库控制系统,完成各种参数设置后,使用数据抓包软件抓取工控系统运行数据,创建白名单规则库。分别采用标准粒子群算法、网格搜索法、蚁群粒子群混合算法,实施仿真测试,基于实验结果进行分析:使用混合算法对正常数据和异常数据的分类准确率相较于单一的粒子群算法和网格法都有一定程度上提升,检验分析设计的算法对数据分类的作用和效果。
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