文献

J-GLOBAL ID：202102288777828143   整理番号：21A0906327

改良Border-SMOTEに基づく不均衡データ工業制御システムの侵入検出【JST・京大機械翻訳】

Intrusion Detection of ICS Based on Improved Border-SMOTE for Unbalance Data

著者 (2件)： Zhang Xiaoyu (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室,上海200237) ,  Wang Huazhong (華東理工大学化工過程先進控制和優化技術教育部重点実験室,上海200237)
資料名： Xinxi Wangluo Anquan  (Xinxi Wangluo Anquan)
号： 7  ページ： 70-76  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3332A  ISSN： 1671-1122  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 産業環境における正常と異常サンプル間の不均衡は,侵入検知モデルの分類において,少数の異常なサンプルに対する認識率が低い。しかし、作業制御侵入検知モデルは特に異常サンプルに対する検出成功率を重視し、そのため、本文は適応思想を持つ境界SMOTEアルゴリズムを導入し、境界領域でサンプル分布状況に従って少数サンプルを生成し、サンプルの不均衡性を低下させる。UCI不均衡データセットに関する結果は,このアルゴリズムの有効性を示した。次に,改良境界SMOTEは,オリジナルの不均衡制御侵入検知データセットSWaTを前処理して,合理的攻撃データを合成するために,分類装置として双生サポートベクターマシン(TWSVM)を用いて,侵入検出モデルを構築した。実験結果は,この方式が攻撃サンプルの認識能力を改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  分類装置 ,  前処理 ,  境界領域 ,  有効性 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 不均衡 ,  成功率 ,  認識率 ,  侵入検知システム ,  *不均衡データ ,  不均衡データセット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 不均衡データ ,  工業 ,  制御システム ,  侵入