【摘 要】
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工业控制系统（Industrial Control System,ICS,简称工控系统）,在关键基础设施中扮演着极其重要的角色,连接着诸如能源、交通、水利、通信等涉及社会运行和人民生活的物理世界与信息世界。根据普渡参考模型的定义,完整的工控系统主要划分为信息技术（Intentnet Technology,IT）网络和运营操作（Operation Technology,OT）网络。传统的封闭走向开放
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工业控制系统（Industrial Control System,ICS,简称工控系统）,在关键基础设施中扮演着极其重要的角色,连接着诸如能源、交通、水利、通信等涉及社会运行和人民生活的物理世界与信息世界。根据普渡参考模型的定义,完整的工控系统主要划分为信息技术（Intentnet Technology,IT）网络和运营操作（Operation Technology,OT）网络。传统的封闭走向开放和互联,普渡参考模型中定义的安全防护手段已经不能满足其网络安全需求。构建工控主动防御体系成为弥补工控安全防御的重要措施,以欺骗防御为核心措施的工控蜜罐的设计与实现成了研究热点。现有工控蜜罐普遍存在工业协议扩展困难和工控业务仿真复杂的问题,本文基于传统虚拟蜜罐Honeyd提出一个高交互工业控制系统蜜罐框架,该框架结合了中间缓存思想和数据仿真,较大程度上缓解了以上两个问题。建立工业协议的请求响应缓存数据,减轻了协议扩展时的开发工作,增强了协议可扩展性;数据仿真则从对底层物理过程数据变化的学习来还原工控业务逻辑,本文的创新工作详情如下:（1）基于中间缓存的工业通信响应基于虚实结合的工控蜜罐研究成果中大多结合了工控设备和低交互蜜罐,中间通过代理转发实现对前端关键请求的真实响应。在实现上,代理转发过程中网络延迟、丢包率及带宽等因素可能降低响应数据的可信度。通过提前捕获控制网络中的流量数据,根据请求的不同对流量进行分类,去除时间特性,形成请求响应对。缓存数据存储在前端的虚拟节点,收到请求可以第一时间在缓存中匹配响应,在协议层面通过缓存多种类型的请求-响应报文支持复杂工控协议交互。（2）基于Light GBM算法的现场数据预测模型基于现有的工控蜜罐主要在工控协议和设备、系统特征等方面进行虚拟仿真,无法再现真实的工业生产过程及其数据变化。即使有研究人员提出利用数学建模的方法实现对工业业务的仿真,这种方法无法应对越发复杂的工业生产场景。考虑到工业生产过程中各节点的数据均具有时间序列特性,可以通过利用机器学习算法对生产流程各节点的数据进行学习,训练得到的数据预测模型,增加蜜罐诱骗性。本文通过对比多种回归预测算法的结果,最终选定Light GBM算法对工业生产数据进行数据预测模型的训练。
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