【摘 要】
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为实现对未知新型工业病毒的入侵检测,需要自学习工业控制系统网络通信的信息模式和行为特征,自动生成全面的工业防火墙＂白名单＂检测规则,为此提出一种基于统计分析的日志规则
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所,中国科学院大学,中国科学院网络化控制系统重点实验室
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为实现对未知新型工业病毒的入侵检测,需要自学习工业控制系统网络通信的信息模式和行为特征,自动生成全面的工业防火墙＂白名单＂检测规则,为此提出一种基于统计分析的日志规则自学习算法。动态生成并更新规则,利用hash算法,统计工控网络中数据流的个数,产生新的过滤规则,为工业防火墙提供智能化的自学习能力。实验结果表明,与传统IT防火墙相比,该工业防火墙系统能够检测出多种非法访问行为,自动更新生成新的工业防火墙规则。
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