摘要：为了有效检测出工控网络的入侵行为,保证工控网络的运行安全,设计了基于卷积神经网络的工控网络入侵检测模型。利用相关设备获取大量的工控网络数据,并对获取的数据进行优化处理,通过计算工控网络数据的分类误差,对其进行分类处理;在此基础上,通过设定卷积神经网络的多个参数,提取出多个工控网络数据特征,再计算网络数据特征的特征阈值,并将其与设定的特征阈值进行对比,抓取出其中的工控网络入侵行为特征,由此构建对应的工控网络入侵检测模型,并计算检测模型的检测阈值,提高检测模型的性能,进而完成对工控网络入侵检测模型的设计。实验结果表明,和以往的工控网络入侵检测模型相比,设计的基于卷积神经网络的工控网络入侵检测模型在实际应用中误检率在1%以下。当epoch为100时,查全率为99.88%,F 1分数始终保持在0.9以上。由此表明所设计模型具有良好的检测效果。

摘要：为了避免网络安全事件的发生,工业生产环境中安装了众多工控安全防护的硬件和软件产品,但是这些工控网络硬件和软件在大多数情况下存在业务隔离的问题。在这种情况下,针对众多的工控网络资产进行集中式统一管理、建立一个统一的资产管理平台显得尤为重要。本文阐述了基于前后端分离模式开发设计的统一工控网络资产管理系统的设计思路和实现方法。实践结果表明,该系统有效解决了网络资产的集中式统一管控问题。

摘要：在工业互联网中安全厂家研制了各种网络安全管理的产品和软件,它们和路由器、交换机以及各类终端一起构建了网络拓扑图中的拓扑节点,但是人们很难对网络中的拓扑节点和各个资产节点进行统一有效的管理。本文针对这一技术难点,设计了一种可以对工控网络进行拓扑管理的Web系统,前端主要通过Antv-X6进行拓扑图形的编辑和显示,后端主要通过SNMP和ICMP协议进行拓扑的自动发现,同时支持拓扑图的分层管理,解决了不同安全厂家软件资产的有效性管理问题。

摘要：目前设计的工控网络存储异常智能监测平台召回率过低,导致监测耗时过长。为了解决上述问题,基于深度残差算法设计了一种新的工控网络存储异常智能监测平台,通过用户存储管理和网络监测管理两大模块构建异常智能监测平台,利用不同的监测模块实现信息分析。引入深度算法分析数据链路的随机分布特征,构建异常数据监测模型。利用工控网络存储的异常数据、异常数据分析、建立异常数据存储报表实现信息监测工作。实验结果表明,基于深度残差算法的工控网络存储异常智能监测平台能够有效减少监测召回率,缩短监测耗时。

摘要：核电厂的工控网络结构复杂、设备众多,且大部分采用商业秘密的私有通信协议。通信效率和通信质量是常见的系统故障原因。为解决私有通信协议难以测试的问题,通过研究核电厂工控网络私有协议的特征、应用场景和通信的质量属性,采用嵌套的类型⁃长度⁃数据(TLV)报文描述技术,提出一种通用的工控网络私有通信协议的测试方法。该方法具有灵活度高、适用范围广、自动化程度高等特点,满足了通信质量的测试要求。该方法结合物理层的硬件适配,可用于核电厂工控网络中不同工控设备、不同私有协议的通信质量测试,有效提高网络运行过程中的安全性和稳定性。

摘要：为解决工控网络入侵防御方法存在防御响应时间较长、防御误报率较高的问题,基于支持向量机,对智能矿井工控网络入侵防御方法进行研究。对入侵数据集进行预处理,建立机器学习模型与网络入侵检测模型,基于支持向量机建立分类超平面线性方程,实现多维度入侵防御。分析实验结果可知,在网络入侵数据量逐级增多的情况下,设计的网络入侵防御误报率始终不超过1%,防御效果优势显著。

摘要：设计了基于微处理器的区域隔离硬件装置,通过通信管控,采用"白名单"技术对进出关键设备的数据包进行严格审查,阻止非法数据包流过.以CTCS-3(中国列车运行控制系统)的信号系统安全数据网为例进行了扫描攻击、ARP攻击、木马攻击和缓冲区溢出攻击等测试.测试结果表明在不影响网络实时性、稳定性的前提下,该区域隔离系统能够加固网内设备终端,有效防御非法者入侵、网内设备间相互攻击和病毒在局域网内的传播.

摘要：讨论了PLC与上位计算机之间进行通信的协议和程序设计方法。着重说明了在自动化立体仓库中采用集成设计思想对软件系统全盘考虑的构思下,应用该通信协议在PLC及监控机所组成的工控网络中进行通信程序设计的方法。该程序既适合点到点的网络结构又能适用于具有多站点的总线式网络结构。适用于要求组网方式灵活、通信流量不大、但可靠性及实时性又要求较高的自动化立体仓库等工控网络系统中。

摘要：针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心,主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先,将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内,生成网络流量灰度图;然后,将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优;最后,将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明,所提模型识别精度达到97.88%,且与已有的精度最高反向传播(BP)神经网络测精度提高了5个百分点。

摘要：1项目概况本项目针对石油石化行业,按照网络安全等级保护制度框架,采用"纵深安全防护"原则,通过分析主机、设备、数据及网络安全等防护需求,构建基于边界防护、监测预警、入侵检测、终端安全等多层次防御体系。1.1项目背景石化行业的工控网络系统进行安全防护时,面临核心的安全问题包括:(1)工业控制系统品牌众多。(2)工业控制系统安全设计考虑不足。