![](/images/graphics-bg.png)
Industrial Control Intrusion Detection Approach Based on Multiclassification GoogLeNet-LSTM Model
المؤلفون المشاركون
Liu, Jing
Lai, Yingxu
Chu, Ankang
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-12-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Intrusion detection is essential for ensuring the security of industrial control systems.
However, conventional intrusion detection approaches are unable to cope with the complexity and ever-changing nature of industrial intrusion attacks.
In this study, we propose an industrial control intrusion detection approach based on a combined deep learning model for communication processes that use the Modbus protocol.
Initially, the network packets are classified as carrying information and noncarrying information based on key fields according to the communication protocol used.
Next, a template comparison approach is employed to detect the network packets that do not carry any information.
Furthermore, an approach based on a GoogLeNet-long short-term memory model is used to detect the network packets that do carry information.
This approach involves network packet sequence construction, feature extraction, and time-series level detection.
Subsequently, the detected intrusions are classified into multiple categories through a Softmax classifier.
A gas pipeline dataset of the Modbus protocol is used to evaluate the proposed approach and compare it with existing strategies.
The accuracy, false-positive rate, and miss rate are 97.56%, 2.42%, and 2.51%, respectively, thus confirming that the proposed approach is suitable for intrusion detection in industrial control systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chu, Ankang& Lai, Yingxu& Liu, Jing. 2019. Industrial Control Intrusion Detection Approach Based on Multiclassification GoogLeNet-LSTM Model. Security and Communication Networks،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210526
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chu, Ankang…[et al.]. Industrial Control Intrusion Detection Approach Based on Multiclassification GoogLeNet-LSTM Model. Security and Communication Networks No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210526
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chu, Ankang& Lai, Yingxu& Liu, Jing. Industrial Control Intrusion Detection Approach Based on Multiclassification GoogLeNet-LSTM Model. Security and Communication Networks. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1210526
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1210526
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)