工业控制系统是一个具有自动控制能力的工业生产制造或加工系统,已经广泛应用于各个现代化工业,成为国家安全和经济发展的重要基石。随着“两化融合”政策的深入推进,工业控制系统安全深刻地影响着工业控制系统及相关产业的发展,成为研究的热点之一。其中,入侵检测和风险评估是工业控制系统安全管理的有效方法,可以对复杂的工业控制系统进行监测。由于工业控制系统具有分部范围广、系统复杂、强耦合等特点,至今尚未形成较为完善和成熟的工业控制系统入侵检测和风险评估理论和方法。因此,该项研究具有极为重要的理论研究和实际应用价值。针对上述问题,以提高工业控制系统的安全可用性和主动防御入侵能力为目标。论述了工业控制系统目前的研究背景及意义,详细介绍了工业控制系统中常用的入侵检测和风险评估方法。深入研究了基于置信规则库的工业控制系统建模方法,将理论研究成功应用于工业控制系统的入侵检测及风险评估中。该方法有效的将工业控制系统中各种不确定性的定量监测信息和定性知识相结合,解决了工业控制系统中失效数据匮乏的问题,提高了工业控制系统入侵检测及风险评估的准确性,保障了工业控制系统的安全稳定运行,更重要的是为决策者采取措施避免损失提供了有效依据。本文的主要研究内容有以下几点:(1)针对工业控制系统中的入侵检测问题,通过对工业控制系统中经常发生的高危入侵行为,如:拒绝服务攻击、指令注入攻击、响应注入攻击等进行分析。并充分考虑工业控制系统的定量监测数据和专家定性知识,提出了一种基于置信规则库的工业控制系统入侵检测模型。该模型首先提出利用线性组合的方式构建置信规则库中的规则,解决当置信规则库的前提属性数目过多时引起“组合爆炸”问题。其次,利用证据推理算法对置信规则库中的置信规则进行组合,并优化置信规则库的初始参数。最后,以某燃气工业控制系统为例,验证了优化后基于置信规则库入侵检测模型的精确度高于初始置信规则库入侵检测模型。(2)针对工业控制系统难以建立准确风险评估模型的问题,提出利用半定量信息建立一种基于置信规则库的工业控制系统风险评估模型。该方法首先利用置信规则库专家系统将工业控制系统中定性知识与定量监测数据相结合。其次采用证据推理算法进行知识推理,为了提高工业控制系统风险评估的准确性,并对所建立的置信规则库模型初始参数进行优化。最后以某燃气工业控制系统为例,实验结果表明,其评估精度高于SVM和BP神经网络模型。