基于深度学习的工业控制系统入侵检测研究的任务书.docx

基于深度学习的工业控制系统入侵检测研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着工业控制系统的广泛应用，工控系统安全问题日益受到重视。对于控制系统的入侵威胁，传统的入侵检测方法已不适应现代攻击的多变和复杂性。基于深度学习技术的入侵检测方法因其具有自适应、自动化、高准确性等优势，成为当前的研究热点之一。本研究旨在探究基于深度学习的工业控制系统入侵检测技术，发现并分析工业控制系统攻击的特点，提高工业控制系统的安全性和稳定性。
二、研究内容
1．研究基于深度学习的工业控制系统入侵检测技术，制定具体的实验方案和操作流程。
2．构建工业控制系统入侵检测数据集，选择真实场景中的攻击数据，包括但不限于SQL注入、恶意代码攻击、拒绝服务攻击等。
3．针对工业控制系统入侵攻击的特点，采用卷积神经网络、长短时记忆网络等深度学习算法，进行非常规攻击检测的研究。
4．对工业控制系统入侵检测技术进行实验验证，评估算法的性能和准确性。
5．根据实验研究结果提出优化方案，以实现基于深度学习的工业控制系统入侵检测技术的普及与实际应用。
三、研究方法
1．收集、整理大量工业控制系统的数据集并分析，根据攻击特点构建实验样本集；
2．通过深度学习理论知识的学习，设计卷积神经网络、长短时记忆网络等算法；
3．进行算法模型训练和优化，评价检测准确性和计算时间等指标；
4．对研究结果进行分析、研究并得出结论。
四、预期成果
1.针对非常规攻击构建适用于工业控制系统的入侵检测算法，为工控安全提供技术支持。
2.建立完整的工业控制系统入侵检测数据集，为后续的研究和检测提供有力的数据支撑。
3.开发并实现基于深度学习的入侵检测系统原型，为工控领域的智能化安全防范提供新的思路和方法。
五、研究周期
本研究周期为12个月。
六、经费预算
本研究项目总经费预算为200万元，其中：
1.硬件设备费用：50万元
2.人员费用：80万元
3.其他支出：70万元
七、参考文献
1.R.Han,T.Wei,Y.Lu,etal.Adeeplearning-basedmethodforintrusiondetectioninindustrialcontrolsystems[J].JournalofInformationSecurityandApplications,2021,62:102996.
2.H.Lee,Y.Kim,S.Jung,etal.AnLSTM-basedintrusiondetectionsystemforindustrialcontrolsystem[J].JournalofIntelligentandFuzzySystems,2019,36(5):4725-4736.
3.T.Y.Zhang,X.S.Ren,L.L.Ding,etal.Anintegratedintrusiondetectionmethodbasedondeeplearningforindustrialcontrolsystem[J].JournalofNetworkandComputerApplications,2019,141:236-246.