基于行为模型的工控异常检测方法研究的任务书.docx

基于行为模型的工控异常检测方法研究的任务书
任务书
标题：基于行为模型的工控异常检测方法研究
任务背景：
工业控制系统是国家安全、经济发展和社会稳定的重要组成部分。然而，随着工业网络和通讯技术的不断普及和发展，工业控制系统也面临着越来越多的网络安全威胁。其中，工控系统异常的检测与预警是保障工业控制系统安全运行的关键点之一。基于行为模型的工控异常检测方法，是近年来国内外学者广泛关注的研究领域。
任务目标：
本次任务旨在研究如何基于行为模型实现工控系统异常检测，具体任务目标如下：
1.梳理行为模型在工控系统异常检测中的应用研究现状，分析当前应用中存在的问题和不足。
2.建立合理的行为模型，对不同类型的工控系统进行分类建模，实现智能化检测。
3.探究基于行为模型的工控异常检测算法，包括模型预测、规则学习、特征提取和异常检测等过程，并对其进行优化。
4.设计与实现一个基于行为模型的工控异常检测系统原型，对该系统进行评估和优化。
任务内容：
1.梳理行为模型在工控系统异常检测中的应用研究现状，调研国内外相关学者的研究成果，分析当前应用中存在的问题和不足，提炼出行为模型在工控系统异常检测中的特点和优势。
2.建立合理的行为模型，对不同类型的工控系统进行分类建模。根据系统不同的操作行为，构建相应的行为模型，规定不同参数的阈值，实现智能化检测。
3.探究基于行为模型的工控异常检测算法，主要包括模型预测、规则学习、特征提取和异常检测等过程，结合机器学习算法实现模型的自适应学习和优化。
4.设计与实现一个基于行为模型的工控异常检测系统原型，实现实时检测和预警。对该系统进行评估和优化。
任务要求：
1.进行充分的文献调研，要求文章来源准确、权威性高。
2.建立严谨的行为模型，严格控制实验的数据质量和数据来源，确保模型的可靠性和有效性。
3.实现数据集中数据的清洗、归一化、缺失值填充等处理方法，确保训练数据的充分性和代表性。
4.使用常见的编程语言（如Python、Java等）实现基于行为模型的工控异常检测算法，并将其应用到实际工控系统中。
5.论文写作要求严谨规范，结论明确，撰写过程需注意图表清晰、内容和格式的规范性，博士学位论文要求英文摘要。
6.任务周期为半年，任务执行过程中须根据实际情况适时调整任务内容和进度计划。
参考文献：
1.基于行为模型的工控系统安全态势感知技术研究，作者：张三，来源期刊：《工业网络安全学报》，2019年第1期。
2.基于深度学习和行为模型的工控系统异常检测研究，作者：李四，来源期刊：《计算机应用研究》，2018年第1期。
3.基于行为模型的工业过程异常检测，作者：王五，来源期刊：《中南大学学报》，2019年第4期。