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摘要 — 智能系统在工业领域的贡献是不可否认的。自动化、监督、远程控制和故障减少是新技术提供的各种优势中的一部分。分布式网络协议 3 (DNP3) 是一种多层应用层协议,在工业环境(特别是智能电网)中具有很高的实用性。值得注意的是,考虑到其应用领域中发生的高度关键操作,多种工业协议的设计并不像预期的那样安全。在本文中,我们探讨了 DNP3 的内部设计漏洞,并继续实施发现的攻击,并通过 8 种 DNP3 攻击场景进行了演示。最后,我们设计并演示了一个基于深度神经网络 (DNN) 的多模型入侵检测系统 (IDS),使用我们的实验网络流网络攻击数据集进行训练,并将我们的解决方案与用于分类的多种机器学习算法进行了比较。我们的解决方案在 DNP3 网络攻击分类方面表现出很高的效率,准确率达到 99.0%。索引术语 — 网络攻击、DNP3、ICS、入侵检测、SCADA