基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法.docx

基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法
标题：基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法
摘要：
随着现代工业控制系统的快速发展，网络安全问题日益突出。其中，ARP攻击作为一种常见的入侵方式，对工业控制系统的安全性构成了威胁。因此，本文提出了一种基于CNN-BILSTM的工业控制系统ARP攻击入侵检测方法，以提高系统安全性。该方法通过网络数据流量的监测和分析，可以快速、准确地识别并防御ARP攻击行为。
1.引言
工业控制系统的网络环境中，ARP协议扮演着关键的角色，负责将IP地址转换为物理地址。然而，ARP攻击可以伪造物理地址，导致系统中断、信息泄露或篡改，给系统的安全性带来巨大的风险。因此，如何有效地检测和防范ARP攻击是当务之急。
2.相关工作
相关工作主要探讨了工业控制系统的安全问题和ARP攻击的入侵检测方法。其中，一些方法使用机器学习算法来检测入侵行为，但忽略了网络数据流量中的时序信息。而CNN-BILSTM模型结合了卷积神经网络和双向长短时记忆网络，可以有效地捕捉到时序信息。
3.模型设计
本文提出的方法基于CNN-BILSTM模型进行ARP攻击入侵检测。首先，使用卷积神经网络(CNN)对网络数据流量进行特征提取。CNN可以有效地捕捉到数据流量的空间相关性，并生成有意义的特征表示。然后，使用双向长短时记忆网络(BILSTM)对特征序列进行建模，以捕捉数据流量的时序相关性。最后，使用全连接层进行分类，将ARP攻击和正常流量进行区分。
4.实验评估
使用公开的工业控制系统数据集进行实验评估。比较了本文提出的方法与其他方法的表现，并分析了模型的性能。实验结果表明，本文方法在检测ARP攻击入侵方面取得了良好的效果。
5.结论
本文针对工业控制系统ARP攻击入侵问题，提出了一种基于CNN-BILSTM的入侵检测方法。该方法通过捕捉网络数据流量的空间相关性和时序相关性，能够准确地识别出ARP攻击行为。实验结果验证了该方法的有效性，为工业控制系统的安全提供了一种新的解决方案。
6.参考文献
关键词：工业控制系统，ARP攻击，入侵检测，CNN-BILSTM，数据流量