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工业控制数据集中基于GAN数据关联组的攻击样本生成算法( Attack sample generation algorithm based on data association group by GAN in industrial control dataset )
W Zhou XM Kong KL Li XM Li XJ Liu
工业控制网络安全的重要性与日俱增，但现有的业务数据集攻击样本严重制约了工业控制网络入侵检测的研究。针对工业控制攻击数据集稀少的问题，提出了一种攻击样本生成算法。首先，基于隶属度分布的权重和度，计算维度之间的隶属度距离值，当维度隶属度距离较小时数据关联较强。然后将距离较小的维划分为一组，实现对原始数据的关联分组。当关联组频繁出现时，关联组中维度的数据关联很强。根据关联组出现的频率，将所有关联组分为强关联组和弱关联组。通过虚假数据注入攻击对原始数据中一个强关联组的所有维度进行攻击，实现了原始数据中攻击样本的生成算法。最后，通过生成对抗网络将攻击样本扩展为大量的攻击样本工业控制数据集。本文利用BATADAL数据集和某油库业务数据集生成攻击样本，并通过算法对数据进行100倍扩展。与BATADAL数据集提供的攻击样本相比，生成数据的符合度和拟合度分别提高了38.20%-42.94%和98.22%-98.36%。XGBoost和SVM的分类结果分别为100%和98.01%，与BATADAL DataSet提供的攻击样本分类结果接近。
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