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题名基于优先级诊断树的工控网络入侵数据关联挖掘方法
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作者
过珺
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机构
安徽中医药高等专科学校基础教学部
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出处
《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》
2024年第4期11-16,共6页
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基金
2020年安徽省教育厅高校优秀青年骨干教师国内访问研修项目(gxgnfx2020138)
2022年安徽中医药高等专科学校自然科学重点研究项目“基于知识图谱的认知诊断研究”(ZRKXZ202203)。
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文摘
研究基于优先级诊断树的工控网络入侵数据关联挖掘方法,提高工控网络入侵数据挖掘能力。采用网格搜索与模拟退火算法相结合的方法得出SVM提取器最优参数,通过SVM提取器提取工控网络入侵数据特征,运用粗糙集约简工控网络入侵数据特征属性,降低工控网络入侵挖掘的数据样本冗余特征属性。将约简的特征作为优先级诊断树的输入,依据工控网络入侵数据关联挖掘准则,使用优先级诊断树实现工控网络入侵数据关联挖掘。实验结果表明,该方法平均误报率为1.38%,检测率大于90%,挖掘时间低于3.6 s,在-6~26 dB归一化空间谱范围内,均能有效地实现工控网络入侵信号数据挖掘且检测效果最优。
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关键词
优先级诊断树
工控网络
入侵数据
关联挖掘方法
数据特征提取
粗糙集
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Keywords
priority diagnosis tree
industrial control network
intrusion data
association mining methods
data feature extraction
rough set
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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