【摘 要】
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随着第四次工业革命的兴起,传统工业控制系统为提高生产效率、降低成本,逐步融合大数据、云计算、智能控制等先进的信息技术,并与其他工业网络深度集成,形成工业互联网,广泛应用于能源生产、交通运输等国家关键基础设施领域。工业互联网显著的特征是分布式、开放和互连,因而更容易遭受外界恶意攻击,特别是近年来针对工业互联网攻击事件越发频繁,造成了巨大的损失。针对工业互联网安全问题,本文的研究工作可归纳为以下几点:
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随着第四次工业革命的兴起,传统工业控制系统为提高生产效率、降低成本,逐步融合大数据、云计算、智能控制等先进的信息技术,并与其他工业网络深度集成,形成工业互联网,广泛应用于能源生产、交通运输等国家关键基础设施领域。工业互联网显著的特征是分布式、开放和互连,因而更容易遭受外界恶意攻击,特别是近年来针对工业互联网攻击事件越发频繁,造成了巨大的损失。针对工业互联网安全问题,本文的研究工作可归纳为以下几点:(1)从工控传感器数据层面,提出了一种基于工控系统状态的工业互联网完整性攻击威胁识别算法,将传感器数据表征为系统状态,为状态设置异常分数,基于固定宽度聚类算法提取关键系统状态集用于威胁识别,并使用重标记算法降低误报率。在三个公开的工控传感器数据集上进行了实验,与现有算法相比,获得了更高的识别准确率。(2)从工控协议层面,针对现有工控协议建模方法存在协议种类单一、适用范围不广,且在基于多线程架构HMI的复杂通信场景下会出现状态爆炸、误报率较高的问题,提出了一种基于DFA的威胁识别算法,深入多种工控协议规范细节与通信机制,通过线程分离,建立包含多DFA以及DFA选择器的安全模型,并将模型应用于威胁识别。设计了基于Modbus/TCP协议的通信实验,对通信过程进行了中间人攻击、指令注入攻击,实验结果表明算法较大的降低了误报率和模型状态数。(3)从多步攻击层面,针对现有多步攻击关联算法准确性不高,难以精确挖掘恶意攻击者背后的攻击模式的问题,提出了基于属性关联的工业互联网多步攻击威胁识别算法,设计了新的关联强度计算方法,通过计算多步攻击频率矩阵与相似度,生成多步攻击有向图,并计算前向关联强度,预测攻击者的下一步攻击计划。在公开的工控流量数据集4ICS Geek Loung上进行了实验,与现有的算法相比,获得了更高的关联准确性。本文结合现有的研究成果进行了改进和创新,从三个层面提出了工业互联网威胁识别算法,获得了较好的实验结果,对于保护工业互联网安全具有一定的积极意义。
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