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摘要
工业控制网络是重要的基础设施，保障其安全稳定运行非常重要。对工控网络进行安全态势感知研究，可以帮助安全人员从更加全面的层面发现潜在威胁，保障工控网络安全。工控网络数据来源很多、结构各异，存在多源异构的特点，从这一点出发对数据进行分析，可以更好地感知工控网络安全态势。本文使用知识图谱对多源异构数据进行结构化，然后利用深度置信网络对不同工控实体数据进行特征提取与降维，最后利用支持向量机进行分类判断确定，并进行数据调优，得到最佳的工控网络安全态势感知模型。在公共的工控安全数据集上进行对比实验，实验结果表明，本文算法在准确率、召回率与F1指标上分别达到了0.938、0.891和0.914的结果，优于对比较的一系列工控网络安全算法。
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