基于过程数据关联性的ICS异常检测方法研究

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致谢

摘要

第一章绪论

1．1研究背景与意义

1．2国内外研究现状

1．3论文研究内容

1．4论文结构安排

第二章工业控制系统过程数据及其因果关系分析

2．1．1工业控制系统

2．1．2工业控制系统过程数据特性

2．2基于过程数据的异常检测框架

2．3基于过程数据的因果关系分析

2．3．1因果关系

2．3．2基于转移熵的因果关系分析方法

2．3．3基于贝叶斯网络的因果关系分析

2．4本章小结

第三章基于离散型控制变量的ICS异常检测算法设计

3．1基于一阶差分累积和的异常检测模型

3．2过程数据控制关系分析

3．2．1基于一阶差分累积和的转折点发现算法

3．2．2获取控制关系集

3．3基于FD-CUSUM的异常检测算法设计

3．3．1基于控制关系的过程变量关联

3．3．2异常检测与异常分析流程

3．3．3基于数据偏移的伪异常消除方法

3．4基于SWaT模型的验证实验

3．4．1 SWaT测试床

3．4．2控制关系分析过程

3．4．3关联过程

3．4．4异常检测结果分析与对比

3．5本章小节

第四章基于连续型控制变量的ICS异常检测算法设计

4．1基于转折点的因果关系分析算法设计

4．1．1基于最大正交距离的转折点发现

4．1．2转折点迭代终止条件

4．1．3基于转折点的因果关系分析

4．2基于EB-OCSVM的异常检测算法设计

4．3．1 TEP模型

4．3．2基于转折点的因果关系分析过程

4．3．3基于EB-OCSVM异常检测结果

4．4本章小节

第五章总结和展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况