Character distance clustering-based classification algorithm for unknown industrial control protocols
Character distance clustering-based classification algorithm for unknown industrial control protocols
1. College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, China
2. Key Laboratory of Networked Control Systems, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China
3. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110169, China
4. Institutes for Robotics & Intelligent Manufacturing, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110169, China
5. School of Electronic & Information Engineering, Liaoning Technical University, Huludao Liaoning 125105, China
摘要
The classification of unknown industrial control protocol is the premise of realizing multi-type mixed industrial control protocol identification. Based on the brief and simple format of industrial control protocol messages with binary characters, this paper proposed an unknown industrial control protocol classification method based on character distance clustering. Previous classification algorithms mainly calculated the Euclidean distance of text protocols, which couldn't accurately reflect the similarity of unknown industrial control protocol messages. In contrast, the proposed algorithm realized unknown industrial control protocol classification by constructing the sequence of binary features sequences, calculating their character distances and performing K-means clustering. To guarantee the classification accuracy, it proposed an algorithm determining the optimal clustering K value based on the maximum average character distance. Semi-physical simulation results show that the protocol classification accuracy for unknown industrial control protocol classification can reach 96.80%, while the protocol type identification accuracy can reach 97.07%.
基金项目
国家自然科学基金资助项目(92267108,62173322,61972389,62133014)
辽宁省科学计划资助项目(2023JH3/1020004,2023JH3/10200006,2022JH25/10100005)
中国科学院青年创新促进会资助项目(2019202,2020207,Y2021062)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0179
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: System Development & Application
出版页码: 3696-3700,3705
文章编号: 1001-3695(2023)12-027-3696-05
发布历史
引用本文
屠雅春, 许驰, 杜昕宜, 等. 基于字符距离聚类的未知工控协议分类方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3696-3700,3705. (Tu Yachun, Xu Chi, Du Xinyi, et al. Character distance clustering-based classification algorithm for unknown industrial control protocols [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3696-3700,3705. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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