37、工业控制系统网络攻击的文献综述分析

工业控制系统网络攻击的文献综述分析

在当今数字化时代,网络安全问题日益严峻,尤其是工业控制系统(ICS)面临的网络攻击(CICS)以及供应链中的网络犯罪(CCSC)问题备受关注。本文将深入探讨相关研究,旨在回顾先前的研究成果,为未来的研究提供参考。

1. 引言

工业控制系统的网络攻击与漏洞(CAV)技术,即CICS技术,是一种先进的工业控制系统安全(ICSS)技术,可用于识别隐藏网络上的恐怖活动以及物流部门的CCS - CICS事件。ICSS机构会追踪在线供应链管理网络(OSCMN),以发现网络犯罪分子(CCA)用于拒绝服务攻击(DoS)安全供应链威胁(DSSCT)的共享内容,并向相关机构发出警报。

CCA为了利用管理工业流程的硬件和应用程序,正在逐步将工业自动化设置武器化。然而,由于缺乏熟练劳动力以及IT和工业自动化系统的重叠,遏制网络事件变得具有挑战性。工业自动化和应用程序被攻破会带来严重后果,如勒索软件攻击、数据丢失、市政供水化学成分改变、摄像头视频被篡改以及交通网络中断等。

自首次通过虚拟货币(FVC)进行CICS筹款以来,新的CICS系统不断发展,采用了如比特币等开放电子交易模式,实现了OSCMN渠道的匿名交易。CICS技术不仅在全球范围内越来越受欢迎,还对世界产生了深远影响,包括商业应用、影响世界货币市场、促进非法交易平台的发展以及推动恶意软件和其他针对商家及相关OSCMN企业的网络攻击。

CICS的特殊特性使其在多个行业具有吸引力,包括金融、交通、医疗、智能结算等,尤其是在CCSC - CCA事件中。除了用于CCA - CCS支付的数字货币使用外,一种新的范式正在出现,CICS可能为互联网ICSS基础设施的关键要素奠定基础,并

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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