优化随机森林模型的工控网络异常检测
宗学军
王润鹏
何戡
连莲
沈阳化工大学 信息工程学院,辽宁 沈阳 110142;沈阳化工大学 辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室,辽宁 沈阳 110142
摘要：针对现有Modbus TCP协议的异常检测效率和准确率低的问题,提出了一种基于混合鲸鱼算法优化的随机森林异常检测模型.该模型将柯西变异和自适应动态惯性权重相结合,利用柯西变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优;引用自适应动态惯性权重因子提高种群的全局搜索能力,使算法的收敛速度加快.仿真实验结果表明,该模型相较于其他分类算法有着更高的准确率和较强的适应性,证明了模型在实际应用中具有较高的检测精度.
关键词：工控网络异常检测工业协议鲸鱼算法随机森林混沌映射柯西变异自适应权重
分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)
资助基金：辽宁省兴辽英才计划项目(XLYC2002085)
论文发表日期：2024-03-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 197-205 )
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