| 基于機器學習的Modbus_TCP通信異常檢測方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：522 K | |
| 標簽： Modbus_TCP協(xié)議 工業(yè)控制系統(tǒng) 決策樹算法 | |
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| 文檔介紹：針對工業(yè)控制系統(tǒng)中Modbus_TCP協(xié)議存在的諸多安全隱患問題，提出了基于機器學習的Modbus_TCP通信異常檢測方法，分析了Modbus_TCP報文類型與結構特點，介紹了機器學習中決策樹分類模型算法的實現過程，建立了Modbus_TCP協(xié)議的模擬通信，使用了Scapy工具構造偽報文實現異常檢測。設置了樸素貝葉斯分類模型、邏輯回歸分類模型和傳統(tǒng)支持向量機分類模型的實驗與之對比，并且對模型的準確率、誤報率、漏報率和時間性能進行分析。分析結果表明，決策樹分類模型準確率高，消耗時間短，具有一定的優(yōu)越性。 | |
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