基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法研究

摘要

针对工业控制系统中Modbus_TCP协议存在的诸多安全隐患问题,提出了基于机器学习的Modbus_TCP通信异常检测方法,分析了Modbus_TCP报文类型与结构特点,介绍了机器学习中决策树分类模型算法的实现过程,建立了Modbus_TCP协议的模拟通信,使用了Scapy工具构造伪报文实现异常检测。设置了朴素贝叶斯分类模型、逻辑回归分类模型和传统支持向量机分类模型的实验与之对比,并且对模型的准确率、误报率、漏报率和时间性能进行分析。分析结果表明,决策树分类模型准确率高,消耗时间短,具有一定的优越性。