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油料储运工控系统业务安全数据集研究
1
作者
李晓明
任琳琳
+5 位作者
王汝墨
刘家译
李忠林
刘学君
沙芸
万园春
《信息安全研究》
2022年第6期570-577,共8页
随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展,工业互联网浪潮席卷全球,工控系统的安全问题越来越突出.传统的工控系统的安全研究主要集中在网络层面的防护,系统被入侵,造成破坏前的数据异常检测能力不足,当前制约该能力的...
随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展,工业互联网浪潮席卷全球,工控系统的安全问题越来越突出.传统的工控系统的安全研究主要集中在网络层面的防护,系统被入侵,造成破坏前的数据异常检测能力不足,当前制约该能力的主要因素是缺少包含工控系统业务异常数据的数据集.研究了基于油料储运工控系统业务的半实物仿真系统,针对系统底层业务数据进行攻击,从而得到负例样本,与正常数据形成一套油料储运工控系统业务安全数据集(下文简称油料储运数据集).将油料储运数据集与密西西比数据集、新加坡水厂数据集进行比较,并对3个数据集进行了迁移学习实验.实验结果表明:油料储运数据集比其他两个数据集包含的攻击种类多,且负样本占比最高;油料储运数据集迁移到新加坡水厂数据集的正确率比从新加坡水厂数据集迁移到油料储运数据集的正确率更高,说明油料储运数据集的攻击设计更全面;同样的迁移学习算法用于新加坡水厂数据集与密西西比数据集的迁移正确率虽然高于油料储运数据集与密西西比的迁移,但从工控系统的工艺流程分析,这两个数据集没有相似之处,存在过学习现象;油料储运数据集与密西西比数据集之间的迁移学习的正确率较低,这两个数据集基于完全不同的工控过程,符合客观规律.
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关键词
油料储运
工控系统
安全
半实物仿真系统
工控系统
安全数据集
迁移学习
数据
集
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职称材料
基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法
被引量：
2
2
作者
李晗
刘钊
朱平
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期259-268,共10页
为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法(SSI-PSO)的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;...
为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法(SSI-PSO)的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明:本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。
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关键词
汽车碰撞
安全数据集
多变量时序
数据
社会蜘蛛粒子群优化(SSI-PSO)算法
特征工程
监督学习
启发式优化算法
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职称材料
题名
油料储运工控系统业务安全数据集研究
1
作者
李晓明
任琳琳
王汝墨
刘家译
李忠林
刘学君
沙芸
万园春
机构
中国航空油料集团有限公司
民航智慧能源工程技术研究中心
北京石油化工学院信息工程学院
中国电子科技集团公司第三十研究所
出处
《信息安全研究》
2022年第6期570-577,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(62173026)。
文摘
随着人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术的飞速发展,工业互联网浪潮席卷全球,工控系统的安全问题越来越突出.传统的工控系统的安全研究主要集中在网络层面的防护,系统被入侵,造成破坏前的数据异常检测能力不足,当前制约该能力的主要因素是缺少包含工控系统业务异常数据的数据集.研究了基于油料储运工控系统业务的半实物仿真系统,针对系统底层业务数据进行攻击,从而得到负例样本,与正常数据形成一套油料储运工控系统业务安全数据集(下文简称油料储运数据集).将油料储运数据集与密西西比数据集、新加坡水厂数据集进行比较,并对3个数据集进行了迁移学习实验.实验结果表明:油料储运数据集比其他两个数据集包含的攻击种类多,且负样本占比最高;油料储运数据集迁移到新加坡水厂数据集的正确率比从新加坡水厂数据集迁移到油料储运数据集的正确率更高,说明油料储运数据集的攻击设计更全面;同样的迁移学习算法用于新加坡水厂数据集与密西西比数据集的迁移正确率虽然高于油料储运数据集与密西西比的迁移,但从工控系统的工艺流程分析,这两个数据集没有相似之处,存在过学习现象;油料储运数据集与密西西比数据集之间的迁移学习的正确率较低,这两个数据集基于完全不同的工控过程,符合客观规律.
关键词
油料储运
工控系统
安全
半实物仿真系统
工控系统
安全数据集
迁移学习
数据
集
Keywords
oil storage and transportation
industrial control system security
hardware in the loop simulation system
security dataset of industrial control system
transfer learning dataset
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法
被引量：
2
2
作者
李晗
刘钊
朱平
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
上海交通大学设计学院
出处
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期259-268,共10页
基金
国家自然科学基金(U1864211,11772191)
上海市自然科学基金(21ZR1431500)。
文摘
为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法(SSI-PSO)的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明:本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。
关键词
汽车碰撞
安全数据集
多变量时序
数据
社会蜘蛛粒子群优化(SSI-PSO)算法
特征工程
监督学习
启发式优化算法
Keywords
automobile crash
safety data
multi-variable time series data
social spider inspired particle swarm optimization(SSI-PSO)algorithm
feature engineering
supervised learning
heuristic optimization algorithm
分类号
U467.14 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
油料储运工控系统业务安全数据集研究
李晓明
任琳琳
王汝墨
刘家译
李忠林
刘学君
沙芸
万园春
《信息安全研究》
2022
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法
李晗
刘钊
朱平
《汽车安全与节能学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
已选择
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