หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

การปรับปรุง SIEM สำหรับโครงสร้างพื้นฐานน้ำ SCADA ที่สำคัญโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

งานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ในการตรวจจับความผิดปกติ (รวมถึงความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ การก่อวินาศกรรม และการโจมตีทางไซเบอร์) ในโครงสร้างพื้นฐานทางน้ำ SCADA

ชุดข้อมูลที่ใช้

ชุดข้อมูลที่ใช้เผยแพร่ที่นี่

การอ้างอิง

หากคุณต้องการอ้างอิงบทความ โปรดใช้รูปแบบดังต่อไปนี้ 

@InProceedings{10.1007/978-3-030-12786-2_1,
author="Hindy, Hanan and Brosset, David and Bayne, Ethan and Seeam, Amar and Bellekens, Xavier",
editor="Katsikas, Sokratis K. and Cuppens, Fr{'e}d{'e}ric and Cuppens, Nora and Lambrinoudakis, Costas and Ant{'o}n, Annie and Gritzalis, Stefanos and Mylopoulos, John and Kalloniatis, Christos",
title="Improving SIEM for Critical SCADA Water Infrastructures Using Machine Learning",
booktitle="Computer Security",
year="2019",
publisher="Springer International Publishing",
address="Cham",
pages="3--19"
}

อัลกอริทึมที่ใช้

  • การถดถอยโลจิสติก

  • เกาส์เซียน ไร้เดียงสา เบย์ส

  • k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

  • รองรับเครื่องเวกเตอร์

  • ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ

  • ป่าสุ่ม

วิธีการเรียกใช้: 

Clone this repository
run preprocessing.py [dataset log path]
run classification.py [data processed file path]
run classification-with-confidence.py [data processed file path]

  • ผลลัพธ์ของการประมวลผลล่วงหน้าจะถูกบันทึกไว้ในไดเร็กทอรีโคลนเป็น 'dataset_processed.csv'

  • เอาท์พุตการจำแนกประเภทจะถูกแยกออกเป็นโฟลเดอร์สำหรับแต่ละเอาท์พุต (ความผิดปกติ ส่วนประกอบที่ได้รับผลกระทบ สถานการณ์ ฯลฯ) แต่ละโฟลเดอร์จะมี csv สำหรับแต่ละอัลกอริทึมซึ่งมีเมทริกซ์ความสับสนและไฟล์ 'CrossValidation.csv' พร้อมผลลัพธ์ที่รวมกัน


ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด