SCADA系统中用于入侵检测的机器学习技术
在这项工作中，我们旨在开发一种NIDS（网络入侵检测系统），以在特定的工业用例场景中检测针对SCADA系统的攻击。为了实现此目标，各种机器学习方法（例如支持向量机（SVM）） ）和随机森林（RF），以及称为长短期记忆（LSTM）的深度学习算法，用于构建此入侵检测系统。
实施这些预处理文件是为了与天然气管道控制系统数据集（IanArffDataset.arff）一起使用。 该数据集托管在工业控制系统（ICS）网络攻击数据集网站上：
如果您想引用我们的工作，请使用以下BibTex条目：
@inproceedings{lopez:2018:inproceedings:scada-ml,
author = {Lopez Perez, Rocio and Adamsky, Florian and Soua, Ridha and Engel
2021-07-22 15:50:56
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