一种基于利他性粒子群优化选择的工控网络入侵检测方法技术

一种基于利他性粒子群优化选择的工控网络入侵检测方法，涉及一种工控网络入侵检测方法，所述方法提出了一个双层入侵检测模型，在保持对常见攻击的高识别率的情况下，提高对新型、罕见攻击的识别能力，本发明专利技术针对工业控制网络环境的独特需求，提出了一种基于双层架构的网络入侵检测模型，有效解决了工业控制网络中少数类攻击检测效果差、数据不平衡及复杂流量特征难以处理等关键问题，有效地提升了工业控制网络入侵检测系统的整体性能，还为保障工业生产的连续性和安全性提供了新的技术方案，具有重要的实际意义和广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种工控网络入侵检测方法，特别是涉及一种基于利他性粒子群优化选择的工控网络入侵检测方法。

技术介绍

1、随着工业自动化和智能化技术的不断发展，工业控制网络(ics)已成为现代工业生产的核心基础设施。ics广泛应用于电力、石油、天然气、制造业等领域，这些系统的安全性直接关系到国家基础设施的稳定运行与社会经济安全。然而，工业控制网络在享受智能化带来便利的同时，也面临着日益严峻的网络安全威胁。尤其是在连接到公共互联网或其他外部网络时，ics面临着越来越多的网络攻击和入侵行为，威胁到设备的正常运行、数据完整性和系统安全。

2、传统的工业控制网络安全防护措施主要依赖于防火墙、入侵检测系统(ids)和其他基于规则的监控手段。然而，ics的特殊性决定了其传统网络防御方法存在诸多不足。例如，ics的流量通常包含大量时间敏感的数据，这使得基于传统签名和规则的检测方法难以准确识别新型和变异攻击。此外，工业控制网络中设备的种类繁多，协议复杂且不标准，流量数据往往具有高度的时序性和依赖性，使得传统的入侵检测方法对这些复杂数据的处理能力较弱，尤其是对于少数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于利他性粒子群优化选择的工控网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法提出了一个双层入侵检测模型，在保持对常见攻击的高识别率的情况下，提高对新型、罕见攻击的识别能力，模型的执行流程如下：

【技术特征摘要】

1.一种基于利他性粒子群优化选择的工控网络入侵检测方法，其特征在于，所述方法提出了一个双层入侵检...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，葛朝任，付强，
申请(专利权)人：沈阳化工大学，
类型：发明
国别省市：