【摘 要】
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随着工业控制系统和计算机技术的日益发展,油库工业控制系统安全问题日益严重,作为安全研究中的基础——包含攻击负样本的公开工控数据集,数量稀缺,成为了亟需解决的问题。针对负样本数量少且难以扩充生成,导致的数据集中正负样本不平衡的难题,本文围绕工控数据集,开展了基于油库数据的攻击负样本的生成与扩充研究,主要内容如下:（1）攻击样本生成算法:针对油库数据的攻击样本的生成难以在实际生产环境中采集,存在正负样
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随着工业控制系统和计算机技术的日益发展,油库工业控制系统安全问题日益严重,作为安全研究中的基础——包含攻击负样本的公开工控数据集,数量稀缺,成为了亟需解决的问题。针对负样本数量少且难以扩充生成,导致的数据集中正负样本不平衡的难题,本文围绕工控数据集,开展了基于油库数据的攻击负样本的生成与扩充研究,主要内容如下:（1）攻击样本生成算法:针对油库数据的攻击样本的生成难以在实际生产环境中采集,存在正负样本不平衡的问题,因此对符合工业控制系统特点的攻击方式及相关数据生成算法进行研究。首先对欺骗攻击的形式和结果进行分析,设计了基于真实油库数据的攻击类型;结合工控数据特征点位间关联关系和专家经验,在数据关联分组的基础上,提出基于欺骗攻击和关联分组的攻击样本生成方法,生成真实性高的攻击负样本。（2）数据扩充算法:针对实地采集和算法生成的数据种类和数量少的问题,对包含负例样本的攻击数据扩充算法进行研究。在分析工控数据的时序性的特点的基础上,采用时间序列生成对抗网络（Time GAN）,实现数据扩充。（3）特征重排序算法:区别于图像数据,工控数据相邻特征点位间关联关系不确定会影响入侵检测算法准确率,尤其是采用卷积神经网络的深度学习算法。本文提出基于数据集属性和决策树算法的自适应特征重排序算法,选取合适的排序算法,对特征维度进行重新排序,改变相邻特征维度间的关联性,进而提高入侵算法的效果。
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