公开(公告)号：CN114884695A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210366791.4

申请日：2022-04-08

申请人： 沈阳化工大学

发明人： 李群峰 ,  郑洪宇 ,  宗学军 ,  何戡 ,  杨忠君 ,  连莲 ,  孙逸菲

IPC分类号： H04L9/40 ,  H04L67/125 ,  H04L41/16 ,  H04L43/18 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于深度学习的工业控制流量协议识别方法，涉及一种提高工业控制模型运行方法，本发明将其划分为训练数据集和做测试数据集；通过数据加强将训练数据集调整数据的不平衡性，将处理过后的数据作为下一层的输入；使用最大似然估计计算最优标注序列，通过训练得到最高条件概率对输入数据进行标记；使用MLP作为协议识别的分类器，效果不理想可以优化权重参数，继续学习直到模型最优化，将此模块与真实工控环境结合达到实时监测的效果。本发明绕过了私有协议的预特征处理以及人工提取特征值，避免不必要的困难与损失；实现对工业控制系统协议的实时自动有效解析识别，达到流量监测与分类，避免恶意流量攻击工业系统，保障工业控制系统的安全，提高工业环境的工作效率。