工控系统中僵尸网络入侵检测系统的对抗样本生成方法与鲁棒性评估
Adversarial sample generation and robustness evaluation method for botnet intrusion detection systems in industrial control systems
1. 成都信息工程大学 a. 人工智能学院; b. 网络空间安全学院(芯谷产业学院), 成都 610225
2. 先进密码技术与系统安全四川省重点实验室, 成都 610054
3. 先进微处理器技术国家工程研究中心(工业控制与安全分中心), 成都 610225
4. 国家工程物理交叉科学研究中心, 绵阳 621000
摘要
针对工业控制系统(Industrial Control System，ICS)中僵尸网络入侵检测模型在对抗扰动条件下鲁棒性不足的问题，开展了系统性研究与实验评估。设计了一种面向 ICS 僵尸网络场景的对抗样本生成方法，通过融合时域噪声与频域噪声构造具有代表性的扰流量动样本，用于模拟复杂对抗环境。在特征构建阶段，综合利用网络流量统计属性与工业协议标识信息，并基于真实物理环境采集数据构建僵尸网络入侵数据集。在三种真实 ICS 攻击场景下，对八种主流入侵检测模型开展对抗鲁棒性评估。实验结果表明，所生成的对抗样本可显著降低多种模型的检测准确率与召回率。研究结果揭示了现有检测模型在对抗场景中的固有鲁棒性缺陷，并为开展对抗训练与防御机制设计提供了可复现的数据样本与量化评估依据。
基金项目
四川省自然科学基金资助项目(2025ZNSFSC0507)
国家自然科学基金资助项目(62102049)
先进密码技术与系统安全四川省重点实验室开放基金资助项目(SKLACS-202402)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0492
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-23] 优先出版
引用本文
卢嘉中, 刘君芮, 彭基珉, 等. 工控系统中僵尸网络入侵检测系统的对抗样本生成方法与鲁棒性评估 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0492. (Lu Jiazhong, Liu Junrui, Peng Jimin, et al. Adversarial sample generation and robustness evaluation method for botnet intrusion detection systems in industrial control systems [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0492. )
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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