【摘 要】
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随着工业控制系统与互联网技术深度融合，如何有效检测工控系统是否受到入侵威胁是目前工控安全研究的一个难点问题。针对工业控制系统网络数据具有高维性和非线性的难点，应用Fi
【基金项目】
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国家自然基金重点项目(71331033)，基于云的信息系统再造研究
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随着工业控制系统与互联网技术深度融合，如何有效检测工控系统是否受到入侵威胁是目前工控安全研究的一个难点问题。针对工业控制系统网络数据具有高维性和非线性的难点，应用Fisher分值和核主成分分析法（Kernel Principle Component Analysis，KPCA）对工控网络数据进行预处理，对于支持向量机的参数辨识以及标准粒子群算法易陷入局部最优的问题，利用自适应变异粒子群（Particle Swarm Optimization based on Self-adaptive Mutation ，SVPSO）算法进行支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的参数寻优，从而建立了工业控制系统入侵检测模型，并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果分析表明：该算法建立的工业控制系统入侵检测模型在检测攻击类型方面拥有较高的精度，整体检测正确率达到98.625%，可以应用在工控系统入侵检测中。
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