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公开(公告)号：CN115580472B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211240203.9
申请日：2022-10-11
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/2321
摘要： 本发明属于网络安全领域，提出了一种基于启发式聚类算法的工业控制网络攻击流量分类方法。该方法通过对工控网络攻击流量提取特征并格式化处理，输入至深度自编码器后进行降维处理，获得低维流量特征表示，基于密度的启发式聚类算法从中获取基础攻击流量分类器，并基于基础攻击流量分类器，采用测试数据构造自增长攻击流量分类器，持续检测和分类未知的攻击流量。本发明的主要目的在于解决仅基于正常工控网络流量对未知攻击流量进行实时分类的难题。针对缺乏足够的训练攻击样本、缺乏工业控制网络流量分布相关知识以及攻击流量的种类是不确定的，且是逐渐出现的特点，本方法实现对攻击流量进行持续性的、实时的检测和分类。
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公开(公告)号：CN116318936A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310212754.2
申请日：2023-03-07
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/214 , G06N5/01 , H04L67/12
摘要： 本发明属于网络安全领域，提出了一种基于改进决策树的联网工业控制资产识别方法。该方法使用联网工控资产探测模型进行数据探测，形成工控设备流量数据集；提出指纹特征组合，其与工控设备流量数据集结合预处理形成数据集；根据数据标签将数据集分为联网工控设备操作系统资产数据集和联网工控设备型号资产数据集；计算特征权重；构建基于特征权重修正的决策树模型，根据构建的决策树模型建立基于Adaboost的决策树方法，提升精度降低耦合性。本发明提升了识别方法的准确率和泛化能力，无论是针对操作系统还是设备型号，都具有更高的准确率、精确度和更好的覆盖率。
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公开(公告)号：CN115580472A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211240203.9
申请日：2022-10-11
申请人： 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , G06F18/241 , G06F18/2321
摘要： 本发明属于网络安全领域，提出了一种基于启发式聚类算法的工业控制网络攻击流量分类方法。该方法通过对工控网络攻击流量提取特征并格式化处理，输入至深度自编码器后进行降维处理，获得低维流量特征表示，基于密度的启发式聚类算法从中获取基础攻击流量分类器，并基于基础攻击流量分类器，采用测试数据构造自增长攻击流量分类器，持续检测和分类未知的攻击流量。本发明的主要目的在于解决仅基于正常工控网络流量对未知攻击流量进行实时分类的难题。针对缺乏足够的训练攻击样本、缺乏工业控制网络流量分布相关知识以及攻击流量的种类是不确定的，且是逐渐出现的特点，本方法实现对攻击流量进行持续性的、实时的检测和分类。
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公开(公告)号：CN114430344A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210079728.2
申请日：2022-01-24
申请人： 东北大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明属于网络安全及机器学习技术领域，提出了一种基于工控流量和威胁情报关联分析的攻击组织识别方法，本发明通过获得工控攻击者的流量数据、威胁情报信息、针对性特征和扫描工具；针对得到的攻击者的威胁情报特征和工控流量特征的数据特点，分别采用不同的相似性度量方法构建相似性矩阵并融合构建复合加权相似性矩阵，将原高维空间中的数据点映射到低维度空间；对得到的数据样本点进行聚类，得到工控攻击组织；该方法提高了攻击组织的识别精度，可扩展性强，可用于实时监控网络入侵者，主动及时防御攻击组织的分布式攻击。不需要指定聚类个数，且可以自适应计算带宽，可以更加准确、灵活地识别工控攻击组织。
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