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基于工业控制网络流量分析的入侵检测平台与算法研究的开题报告
一、研究背景
工业控制网络（IndustrialControlNetwork，简称ICN）是工业生产的核心基础设施之一，其安全问题直接关系到工业生产的正常运行和国家安全。然而，由于ICN通常采用自研或者定制化的通信协议，使得ICN系统的安全性相对较弱。一旦遭受到恶意入侵，将对工业生产造成巨大的影响和危害。
因此，对ICN的安全进行监测与防护至关重要。网络入侵检测（IntrusionDetection）是一种通过分析网络流量和数据包，检测其中存在的异常流量或威胁行为，以便及时采取必要措施来应对的技术手段。在工业控制网络的场景下，入侵检测需要更加精准地分析网络流量，建立针对性的特征库和算法模型，提高检测率和准确率。
二、研究目标
本研究旨在基于工业控制网络流量分析，设计实现一种有效的入侵检测平台和算法，以提升工业控制网络的安全性和防护能力。具体目标如下：
1.设计实现一种适用于工业控制网络的流量捕获和分析系统，能够获取网络流量数据，并对其进行分析和处理。
2.收集和整理工业控制网络流量数据，建立更加针对性的特征库，为后续的流量分析提供参考。
3.建立基于机器学习（MachineLearning）的入侵检测模型，通过对流量流向、协议类型、通信频率、数据内容等多个方面进行特征提取和分析，预测流量是否合法，以及是否存在入侵行为。
4.测试和评估入侵检测模型的性能和效果，包括准确度、召回率、误判率等指标，并与当前业内主流的入侵检测产品进行对比。
三、研究内容
本研究的核心内容为建立一种基于工业控制网络流量分析的入侵检测平台和算法。具体包括以下几个方面：
1.工业控制网络流量分析技术研究
对工业控制网络中常见的网络流量进行分析，了解其通信模式、协议类型、加密方式等属性。通过深入研究工业控制网络的特点和流量行为，确定数据收集和预处理策略。
2.工业控制网络流量数据收集和预处理
通过工具或手动方式，捕获工业控制网络中的流量数据，并进行清洗和标准化处理，包括去重、过滤、合并等操作。
3.工业控制网络入侵检测算法设计
基于深度学习、回归分析、支持向量机等机器学习算法，设计一种适合工业控制网络的流量入侵检测模型。该模型应包括特征提取、特征选择、分类器训练等多个步骤。
4.模型优化和测试评估
通过实验和测试，对入侵检测模型的准确率、召回率、误判率进行评估，并与当前业内主流的入侵检测产品进行对比。针对测试结果，对模型进行优化和调整，提高其检测效果和性能表现。
四、研究意义
本研究将为工业控制网络安全领域的三个方面带来意义：
1.工业控制网络安全防护技术
为工业领域中的网络安全防护提供一种更有效、更高效的技术手段，降低网络入侵和破坏的风险。
2.工业控制网络安全标准制定
基于对工业控制网络的流量分析，提供对安全标准和政策的建议，促进行业标准化和监管。
3.工业控制网络安全研究
对工业控制网络的研究和探索具有重要意义，相关工作还可以为后续工业物联网、5G等领域的安全保障提供参考。
五、研究进度安排
本研究的时间安排如下：
2022.11-2023.03：文献综述和框架设计
2023.04-2023.07：系统实现和数据采集
2023.08-2024.02：算法设计和模型优化
2024.03-2024.06：测试和性能评估
2024.07-2024.09：论文撰写和答辩准备
六、参考文献
1.MobinaAmin,NickSavage,andChristianPayne.2021.DetectionofStealthyCyberAttackswithinIndustrialControlNetworks.InProceedingsofthe2021IEEE45thAnnualComputerSoftwareandApplicationsConference(COMPSAC).
2.表雪佳,肖琳,陈国荣等.基于深度学习的工业控制网络入侵检测技术综述[J].互联网与信息化技术,2021,11(9):76-82.
3.杨义,梁志,吴晓平等.基于机器学习的工业控制系统入侵检测研究综述[J].山东交通学院学报,2021,38(01):64-70.
4.MohammadTariqulIslam,YuichiNagai,andAkiraSawada.2019.AnomalyDetectionforIndustrialControlSystemCommunicationusingRecurrentNeuralNetwork.InProceedingsofthe2019IEEEInternationalConferenceonSystems,ManandCybernetics(SMC).