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公开(公告)号：CN115996135B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211103646.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN115277159B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210869728.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法，属于工业互联网安全技术领域，包括以下步骤：S1：收集安全数据和资产信息，建立工业互联网安全流量数据库；S2：得到数据集；S3：构造训练样本集和测试样本集；S4：将训练样本集输入梯度提升决策树进行训练，确定工业互联网中不同攻击特征的重要性分数，利用递归特征消除法提取其关键特征，构建随机森林攻击检测模型，利用训练样本集进行分类训练并保留其最优参数；S5：利用随机森林攻击检测模型对样本测试集进行攻击检测，根据不同攻击的量化指标计算网络安全态势值，评估网络的安全状况。本发明可用于评估工业互联网的安全状况，为工业互联网安全提供保障。
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公开(公告)号：CN115996135A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211103646.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN115277159A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210869728.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法，属于工业互联网安全技术领域，包括以下步骤：S1：收集安全数据和资产信息，建立工业互联网安全流量数据库；S2：得到数据集；S3：构造训练样本集和测试样本集；S4：将训练样本集输入梯度提升决策树进行训练，确定工业互联网中不同攻击特征的重要性分数，利用递归特征消除法提取其关键特征，构建随机森林攻击检测模型，利用训练样本集进行分类训练并保留其最优参数；S5：利用随机森林攻击检测模型对样本测试集进行攻击检测，根据不同攻击的量化指标计算网络安全态势值，评估网络的安全状况。本发明可用于评估工业互联网的安全状况，为工业互联网安全提供保障。
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