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基于流量分类的工控联网设备识别
被引量：
1
1
作者
程晟滔
王诗蕊
+3 位作者
张耀方
张哲宇
王子博
王佰玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期1952-1960,共9页
为发展工控网络智能化管理,研究工控网络中设备类型的自动识别技术,提出一种基于流量分类的设备类型识别方法,综合报文首部特征以及有效载荷隐含特征。利用随机森林模型,筛选报文首部字段中工控网络流量分类的关键特征;利用一维卷积神...
为发展工控网络智能化管理,研究工控网络中设备类型的自动识别技术,提出一种基于流量分类的设备类型识别方法,综合报文首部特征以及有效载荷隐含特征。利用随机森林模型,筛选报文首部字段中工控网络流量分类的关键特征;利用一维卷积神经网络,提取流量有效载荷的隐含特征;两种特征融合完成流量分类,基于流量分类结果实现设备类型识别。实验结果表明,由该方法训练的模型可高效完成设备流量分类,准确识别工控设备类型。
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关键词
工业控制系统
设备识别
流量分类
随机森林
特征重要性
卷积神经网络
特征融合
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职称材料
题名
基于流量分类的工控联网设备识别
被引量：
1
1
作者
程晟滔
王诗蕊
张耀方
张哲宇
王子博
王佰玲
机构
哈尔滨
工业
大学(威海)计算机科学与技术学院
国家工业信息安全发展研究中心检查评估所
哈尔滨
工业
大学网络空间
安全
研究
院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第7期1952-1960,共9页
基金
国防基础科研计划基金项目(JCKY2019608B001)。
文摘
为发展工控网络智能化管理,研究工控网络中设备类型的自动识别技术,提出一种基于流量分类的设备类型识别方法,综合报文首部特征以及有效载荷隐含特征。利用随机森林模型,筛选报文首部字段中工控网络流量分类的关键特征;利用一维卷积神经网络,提取流量有效载荷的隐含特征;两种特征融合完成流量分类,基于流量分类结果实现设备类型识别。实验结果表明,由该方法训练的模型可高效完成设备流量分类,准确识别工控设备类型。
关键词
工业控制系统
设备识别
流量分类
随机森林
特征重要性
卷积神经网络
特征融合
Keywords
industrial control system
device identification
traffic classification
random forest
feature importance
convolutional neural network
feature fusion
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于流量分类的工控联网设备识别
程晟滔
王诗蕊
张耀方
张哲宇
王子博
王佰玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
1
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