【摘 要】
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为解决现有技术方案对工业控制系统中的高级攻击行为检测效果不佳的问题。本文从工控流量的特点入手,采用基于时间自动机的算法来为正常的工控流量进行建模,以此来发现偏离正
【机 构】
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四川大学电子信息学院; 四川大学网络空间安全学院;
【基金项目】
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四川省科技厅，社会媒体中用户观点与舆情事件联合演变技术研究（2020YFG0076）
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为解决现有技术方案对工业控制系统中的高级攻击行为检测效果不佳的问题。本文从工控流量的特点入手,采用基于时间自动机的算法来为正常的工控流量进行建模,以此来发现偏离正常模型的异常流量。本文提出了工控网络异常流量检测系统,建立了从数据包抓取,到信道分离,到基于时间自动机算法的自动建模,再到检测告警的完整流程。经实验验证,本文提出的方法相比于其他方法(如基于签名,基于白名单,基于有限状态机的方法),能检测出更高级的攻击行为,对攻击行为可达到99.107%的检出率。区别于同类的研究成果,本文对数据包的字段结构进行了解析,掌握了数据包传输的字节序列规律和时间序列规律;同时也讨论了实验过程中检测出错的原因。
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