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工控網(wǎng)絡(luò)異常中存在部分已知通信異常行為和部分未知通信異常行為，白名單方法能夠有效地檢測(cè)規(guī)則庫內(nèi)的已知異常行為，但對(duì)未知通信異常行為檢測(cè)率低。為了在充分挖掘有效信息的基礎(chǔ)上提升檢測(cè)率，提出一種結(jié)合白名單過濾和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的入侵檢測(cè)方法AMPSO-BP，并應(yīng)用在管理網(wǎng)絡(luò)與工業(yè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器間的路由器上。首先，利用白名單技術(shù)一次過濾不符合白名單規(guī)則庫的通信行為；其次，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督離線方式樣本訓(xùn)練學(xué)習(xí)的結(jié)果二次過濾白名單信任通信行為中的異常通信。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升在信息不完備情況下的檢測(cè)率，且根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)結(jié)果不斷完善白名單規(guī)則庫，提高跨網(wǎng)異常通信檢測(cè)率；利用自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化（ AMPSO）算法作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)，在粒子群優(yōu)化（PSO）算法基礎(chǔ)上加入了自適應(yīng)變異過程，避免了訓(xùn)練過程中過早陷入局部最優(yōu)解。實(shí)驗(yàn)利用兩組數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，AMPSO-BP與白名單結(jié)合的檢測(cè)方法比PSO-BP與白名單結(jié)合檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率更高。
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