45、工业控制网络入侵检测与空间图像传输方案解析

工业控制网络入侵检测与空间图像传输方案解析

在工业控制和空间图像传输领域，机器学习和压缩感知技术正发挥着重要作用。本文将深入探讨工业控制网络中的入侵检测算法以及基于压缩感知的空间图像传输方案。

工业控制网络入侵检测算法

工业控制网络的安全至关重要，不同的入侵检测算法各有优劣。

1. IForest算法

IForest算法常用于高维数据和大数据的异常检测，也可用于在线异常检测。它是一种集成了多个随机创建的隔离树的算法，隔离树的作用是不断划分数据空间。如果数据所在树的层数较浅，则被认为是异常数据。

该算法在气体数据集上的准确率为73.51%，精确率为73.46%，误报率（FP）为55.62%，漏报率（FN）为9.49%。与OCSVM算法相比，其性能较差，OCSVM算法的精确率为98.54%，准确率为98.04%，误报率为2.40%，漏报率为1.60%。

IForest算法的局限性在于，它基于距离度量的转换，但不使用所有数据，可能会产生误差。对于工业控制入侵，由于大多数攻击的结构形式与正常数据非常接近，使用隔离树空间进行判断可能不够准确。然而，如果要进行在线入侵检测，快速的IForest算法是合适的选择。

2. OCSVM算法

OCSVM方法用于异常检测可以获得较高的检测率，能有效限制误报率和漏报率。但基于核方法的一类分类方法存在局限性，主要在于如何获得合适的阈值以及如何降低计算成本。

3. 其他算法

• 决策树方法 ：使用监督学习算法，特别是决策树方法，可以快速学习、建立并存储学习到的入