【摘 要】
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针对工业控制系统中Modbus_TCP协议存在的诸多安全隐患问题,提出了基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法,分析了Modbus_TCP报文类型与结构特点,介绍了机器学习中决策树
【机 构】
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闽南师范大学计算机学院,数据科学与智能应用福建省高校重点实验室,闽南师范大学物理与信息工程学院
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAT191414),漳州市自然科学基金(ZZ2020J33),闽南师范大学研究生教改项目(MSYJG8)
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针对工业控制系统中Modbus_TCP协议存在的诸多安全隐患问题,提出了基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法,分析了Modbus_TCP报文类型与结构特点,介绍了机器学习中决策树分类模型算法的实现过程,建立了Modbus_TCP协议的模拟通信,使用了Scapy工具构造伪报文实现异常检测。设置了朴素贝叶斯分类模型、逻辑回归分类模型和传统支持向量机分类模型的实验与之对比,并且对模型的准确率、误报率、漏报率和时间性能进行分析。分析结果表明,决策树分类模型准确率高,消耗时间短,具有一定的优越性。
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