基于机器学习的牵引供电远动系统异常攻击检测技术研究

聚焦铁路牵引供电远动SCADA系统,分析其通信规约和网络安全风险点,研究基于单类支持向量机算法的异常攻击检测技术,以达到检测网络异常攻击的目的。本方法先分析正常的通信数据,选取报文序列中的时间戳、源地址、目的地址、源端口、目的端口等字段,构成训练样本序列集合,再对报文序列的数据预处理形成子序列特征数据库,最后采用Python语言、Sklearn机器学习库建立单类支持向量机的行为模型,并通过仿真数据测试,验证其可有效检测网络入侵等异常行为。