计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
Computer Simulation
2015年
9期
295-298
,共4页
工业控制网络%入侵波动抑制%贝叶斯推理%神经网络
工業控製網絡%入侵波動抑製%貝葉斯推理%神經網絡
공업공제망락%입침파동억제%패협사추리%신경망락
Industrial control network%Intrusion fluctuation suppression%Bayesian inference%Neural network
针对工业控制网络中入侵行为产生的波动,传统的抑制方法在工作过程中,由于入侵波动具有隐匿性、无序性与不稳定性,加之网络噪声的干扰,造成抑制源过多,无法有效辨认,存在效果差、抑制效率低的缺陷.提出利用贝叶斯推理与RBF神经网络优化算法相融合的工业控制网络中入侵波动的抑制方法.采用贝叶斯相关理论建立网络入侵检测的数学模型,实现网络入侵的检测,对网络入侵的波动范围加以确定,依据RBF神经网络优化算法分别计算网络的误差信号及误差阀值,并进行比较,以此作为算法终止的判定条件,通过对时间进行周期性设置从而实现连接权值的实时修正,输出最佳入侵波动的抑制结果.实验结果表明,采用改进算法进行工业控制网络中入侵波动的抑制,能够达到满意的抑制效果,有效的提高网络入侵检测的准确率与检测效率,提高了工业控制网络的安全性与稳定性.
針對工業控製網絡中入侵行為產生的波動,傳統的抑製方法在工作過程中,由于入侵波動具有隱匿性、無序性與不穩定性,加之網絡譟聲的榦擾,造成抑製源過多,無法有效辨認,存在效果差、抑製效率低的缺陷.提齣利用貝葉斯推理與RBF神經網絡優化算法相融閤的工業控製網絡中入侵波動的抑製方法.採用貝葉斯相關理論建立網絡入侵檢測的數學模型,實現網絡入侵的檢測,對網絡入侵的波動範圍加以確定,依據RBF神經網絡優化算法分彆計算網絡的誤差信號及誤差閥值,併進行比較,以此作為算法終止的判定條件,通過對時間進行週期性設置從而實現連接權值的實時脩正,輸齣最佳入侵波動的抑製結果.實驗結果錶明,採用改進算法進行工業控製網絡中入侵波動的抑製,能夠達到滿意的抑製效果,有效的提高網絡入侵檢測的準確率與檢測效率,提高瞭工業控製網絡的安全性與穩定性.
침대공업공제망락중입침행위산생적파동,전통적억제방법재공작과정중,유우입침파동구유은닉성、무서성여불은정성,가지망락조성적간우,조성억제원과다,무법유효변인,존재효과차、억제효솔저적결함.제출이용패협사추리여RBF신경망락우화산법상융합적공업공제망락중입침파동적억제방법.채용패협사상관이론건립망락입침검측적수학모형,실현망락입침적검측,대망락입침적파동범위가이학정,의거RBF신경망락우화산법분별계산망락적오차신호급오차벌치,병진행비교,이차작위산법종지적판정조건,통과대시간진행주기성설치종이실현련접권치적실시수정,수출최가입침파동적억제결과.실험결과표명,채용개진산법진행공업공제망락중입침파동적억제,능구체도만의적억제효과,유효적제고망락입침검측적준학솔여검측효솔,제고료공업공제망락적안전성여은정성.
