基于时间序列分析的工业控制以太网流量异常检测
为提高工业网络中异常流量的检测精度，提出了基于结构时间序列分析的流量异常检测方案，将工业以太网流量分解成不同组分，并辅以状态空间模型，将复杂的网络流量进行分层建模，从而有效提高了工业网络异常流量检测精度，降低了误报率。与传统的X-12结构时间序列分析法相比，其平均精度上升38%，所以本文方法对于异常检测系统的效率改善明显。
工业控制系统、工业以太网流量、结构时间序列模型、状态空间模型
TP301(计算技术、计算机技术)
北京市高等学校人才强教深化计划资助项目PHR201108016;可信计算北京市重点实验室开放基金
2015-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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