基于对抗机器学习的工业控制网络欺骗攻击行为检测系统设计

欺骗攻击行为会干扰工业控制网络对传输信息的判断能力,从而使得风险性数据进入网络主机,造成网络安全性下降的问题;为避免上述情况的发生,设计基于对抗机器学习的工业控制网络欺骗攻击行为检测系统;设置攻击行为采集、处理、检测验证三类子模块单元,完成欺骗攻击行为检测系统的功能性模块设计;在对抗机器学习算法中定义攻击行为,并以此为基础,提取欺骗攻击行为特征,实现对攻击行为的识别;分析工业控制网络的安全风险,联合欺骗攻击行为的风险性度量条件,定义具体的检测建模标准,从而实现对工业控制网络欺骗攻击行为信息的检测;实验结果表明,设计方法的应用可以按照数据样本传输波长的差异性,将欺骗性攻击信息检测出来,且召回率测试结果在0.93~0.98之间,表明设计方法能够准确地检测出欺骗攻击行为,使工控网络的运行安全性得到了保障。