Mèo của chúng tôi đang chạy đi lấy dữ liệu cho bạn ...

[PE2025132] NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO AN TOÀN THÔNG TIN TRONG CÁC HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN CÔNG NGHIỆP -28%

Upload bởi: kimcuongt3
(0 Đánh giá)
250,000đ
180,000đ

Các hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu (SCADA - Supervisory Control and Data Acquisition), hay các hệ thống điều khiển phân tán công nghiệp (DCS – Distributed Control System), gọi chung là các hệ thống điều khiển công nghiệp, là các hệ thống được sử dụng để giám sát, điều khiển các trạm, hay nhà máy xí nghiệp công nghiệp với nhiều quy mô khác nhau.

Điện Tử Viễn Thông
Tài liệu
25/03/2025
hotrodoan.vn_Nghiên cứu giải pháp nâng cao an toàn thông tin trong các hệ thống điều khiển công nghiệp.pdf
  • Chức năng đầy đủ và giống demo 100%

  • Hỗ trợ lắp đặt nếu cần

  • Hỗ trợ trả lời người mua sau khi tải

- Tìm ra ngưỡng phát hiện tấn công tuyến tính của các phương pháp CUSUM (Cumulative Sum), CHI2 (Chi-squared) khi phương pháp K-L bị vượt qua. Các kết quả này đã được tổng hợp và công bố trong hai bài báo trên hai tạp chí trong nước, Tạp chí Khoa học & Công nghệ các trường Đại học Kỹ thuật, số 145, 2020; và Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Quân sự, số 73, tháng 6-2021. Đồng thời, LATS xác định khả năng phát hiện tấn công tuyến tính của một số phương pháp WL CUSUM, FMA, CUSUM hay CHI2 trong trường hợp phương pháp K-L bị vượt qua. Kết quả chỉ ra là: khả năng phát hiện tấn công tuyến tính của phương pháp FMA là tốt nhất trong bốn phương pháp trên, còn khả năng phát hiện tấn công tuyến tính của phương pháp CHI2 là kém nhất. Trong quá trình nghiên cứu phương pháp FMA, tác giả cũng phân tích kỹ ảnh hưởng của các trọng số  và khoảng thời gian tấn công L đến khả năng phát hiện tấn công tuyến tính của phương pháp này
- Đề xuất một mô hình nhận dạng kết hợp cho phép nâng cao chất lượng nhận dạng các kiểu tấn công tính toàn vẹn dữ liệu vào hệ SCADA, sử dụng bộ dữ liệu quốc tế đường ống dẫn khí Turnipseed. Mô hình xếp chồng này bao gồm: lớp đầu tiên của mô hình được đề xuất là sự kết hợp của các mô hình Random Forest, Light Boosting Gradient Machine, và eXtreme Gradient Boosting. Tác giả dùng một mạng đa tầng MLP làm lớp phân loại meta cho mô hình. Kết quả thử nghiệm có độ chính xác lần lượt là 99,72 % và 99,62 % tương ứng trường hợp phát hiện tấn công phân loại nhị phân (hai nhãn) và phân loại đa lớp (tám nhãn).
ĐIỂM TRUNG BÌNH
0
Xuất sắc (0)
Rất tốt (0)
Tốt (0)
Trung Bình (0)
Cần cải thiện (0)

Bài đăng cùng danh mục:

Bài đăng mới nhất: