【摘 要】
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工业信息物理系统(Industrial Cyber Physical Systems,ICPSs),形成于工业控制系统与信息通信技术的深度融合过程中,现已广泛应用于各工业领域。由于网络化程度高,导致该系统面临
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工业信息物理系统(Industrial Cyber Physical Systems,ICPSs),形成于工业控制系统与信息通信技术的深度融合过程中,现已广泛应用于各工业领域。由于网络化程度高,导致该系统面临着严重的信息安全威胁,同时由于其信息层与物理层的高度耦合,导致其一旦遭受网络攻击,极易对物理世界产生恶劣影响。因此,需要在深入分析系统内部机理及运行特点的基础上,构建容忍入侵的工业信息安全防护体系。风险评估作为该防护体系的关键环节,愈发受到研究的重视。 本文在深入分析工业信息物理系统信息安全风险评估需求的基础上,结合已有研究之不足,引入了模型与数据相结合的风险评估思想。一方面,分析信息层中网络节点间的关联耦合特点,设计了基于贝叶斯网络的风险传播模型,以实现概率化的风险推理;另一方面,结合物理层的被控过程,提出了基于失效时间指标的物理过程影响度量方法,进而实现风险量化计算。同时,为充分利用实时数据,本文在分析工业信息安全场景特点及其风险评估需求的基础上,设计了在线参数学习算法来更新贝叶斯网络模型,实现数据驱动的模型优化。 本文以一个半实物仿真的工业信息物理系统实验平台为基础,依托Matlab对所提出的风险评估方案进行了开发实现,进而开展风险评估实验。通过实验,所提出的方法的过程实时性、量化准确性、模型自适应能力等方面得到了验证。本文研究表明,设计适合于工业特点的风险评估模型,并采用数据驱动策略对模型进行强化,能有效提高风险评估水平。
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