智能仪表设备信息报警系统的应用

依据现有的工厂设备管理系统为核心的智能仪表网络,建立仪表状态监测数据库管理体系,阀门诊断应用体系,形成"工厂—区域—单元"树形结构仪表设备管理框架;构建以智能仪表和阀门为主体对象的仪表管理一体化平台,实现设备报警、诊断、组态、历史数据的采集、统计、分析、共享、发布,为设备运行维护管理提供决策支持。

DCS软光字牌报警功能的优化应用

DCS 控制系统报警功能往往存在画面混乱、报警信息难以查询、报警信号误发多等问题,增加运行人员的监盘工作量。本文介绍了软光字牌报警功能优化工作,设计了“子母”光字牌、浮动报警、智能报警过滤和报表统计报警功能四种优化功能,并在实际应用中取得了良好的效果。

基于环境信息改进入侵警报正确率

通常误用检测所定义之攻击特征仅限于单一信息,而经由单一信息所产生的警报,由于针对某些攻击无法精确做出判断,所以误报比例相对较高。在文中,针对误用网络型入侵检测系统建立一个警报过滤机制,该机制找出攻击成功时所需具备的环境条件。当入侵检测系统发现可疑入侵时,依据环境条件加以实时确认查核。根据这些环境异质信息,可明显减少误报的发生,并且不至于将重要的警报给删除。实验结果证明,所提出之过滤机制可以有效地减少误报,同时不影响检测率。

基于蚁群聚类的入侵检测警报过滤技术

随着网络攻击行为的日益增多,网络信息安全已成为全球共同关心的问题。现在主流的入侵检测系统普遍存在的问题是产生了大量的报警信息,有着很高的误报率。文章提出了一种数据挖掘技术来减少入侵检测系统产生的误报,提高检测的准确性。这种数据挖掘技术是基于混合蚁群算法的无监督聚类方法,在不需要已有知识的情况下能够发现入侵者的行为集群。我们使用K均值聚类算法来加快蚁群算法的收敛速度。实验结果表明,我们所提出的方法具有更高的检出率和更低的误报率。

基于环境信息降低入侵检测误报率

采用单包分析技术的网络入侵检测系统常具有较高的误报率,影响其实用性。本文针对误用网络型入侵检测系统建立一个警报过滤机制,该机制找出攻击成功时所需具备的环境条件。当入侵检测系统发现可疑入侵时,依据环境条件加以实时确认查核,从而减少误报。