【摘 要】
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随着万物互联的发展,工控系统不再是独立的系统,而是与互联网连接在一起,传统的网络安全问题也蔓延到工控领域,再加上工控系统设计之初对安全性问题考虑不足,导致工控网络安全问题更加突出。异常检测技术是保障工控系统网络安全的重要检测技术,提供了对工控系统内部非法操作和外部恶意攻击的实时保护,并能够在系统受到各种危害之前进行报警和阻断响应。而目前大部分的异常检测模型存在检查率较低、误报率较高、不能进行定位等
【基金项目】
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国家重点研发项目“工控系统安全可信关键技术及应用”；
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随着万物互联的发展,工控系统不再是独立的系统,而是与互联网连接在一起,传统的网络安全问题也蔓延到工控领域,再加上工控系统设计之初对安全性问题考虑不足,导致工控网络安全问题更加突出。异常检测技术是保障工控系统网络安全的重要检测技术,提供了对工控系统内部非法操作和外部恶意攻击的实时保护,并能够在系统受到各种危害之前进行报警和阻断响应。而目前大部分的异常检测模型存在检查率较低、误报率较高、不能进行定位等问题。为此,本文对工控系统异常检测技术进行研究,来提高工控异常检测模型的异常识别准确率和降低误报率。首先,本文将谱残差的方法应用到工控领域多维时间序列异常检测中来,用谱残差处理得到的残差数据代替原来的数据输入到模型中,进行异常检测。实验结果表明,经过谱残差处理后的模型异常检测能力更好。其次,针对现有的工控异常检测模型对设备攻击不能精确定位和误报率较高的问题,本文基于编码解码的架构,结合基于系统状态建模的思想,并将马氏距离作为损失函数,设计实现了基于多维特征的工控异常检测模型。实验结果表明,本文提出的模型能够提高工控异常检测能力,比其他方法检测能力更好。接着,针对工控数据集具有海量的特征以及边端计算资源有限的问题,本文将云边协同技术应用到工控异常检测中来,研究实现了数据协同和模型协同。首先是模型协同,模型在云中心定期更新,训练完成后下发部署到边缘节点进行异常检测。然后是数据协同,工控系统实时数据不直接传输到云上,而是在边缘节点经过异常检测模型检测之后,将异常结果上传到云上,进行下一步的分析处理。最后,根据提出的算法模型,设计并实现了基于多维特征的工控异常检测系统。
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