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面向随机攻击的工业控制系统攻击建模与检测研究 面向随机攻击的工业控制系统攻击建模与检测研究 摘要:随着工业控制系统(ICS)的普及和互联互通,ICS面临的网络攻击风险越来越大。针对随机攻击的威胁特点,本论文提出了一种面向随机攻击的工业控制系统攻击建模与检测方法。首先,分析了随机攻击在ICS中的典型特征,包括攻击者的行为随机性和攻击目标的多样性。然后,通过建立随机攻击模型,研究了不同的攻击路径和攻击目标选择策略对ICS的影响。最后,设计了一种基于机器学习的检测算法,用于发现随机攻击,并提出了相应的检测评价指标。 关键词:工业控制系统;随机攻击:攻击建模;攻击检测 1.引言 工业控制系统是关键基础设施的重要组成部分,广泛应用于能源、交通、通信等诸多领域。然而,随着ICS网络的互联互通和ICT技术的快速发展,ICS面临着越来越多的网络攻击风险。传统的攻击模型主要针对有目的性、有序性的攻击,难以应对随机攻击的威胁。 2.随机攻击的特征分析 随机攻击具有攻击者行为随机性和攻击目标多样性的典型特征。攻击者的行为随机性表现为攻击者采取的攻击路径、攻击手段和攻击时间等方面具有一定的随机性。攻击目标的多样性表现为攻击者可以选择多个目标进行攻击,其中包括关键设备、网络传输通道等。 3.随机攻击建模 为了研究随机攻击对ICS的影响,本论文建立了随机攻击模型。首先,对攻击者行为随机性进行建模,包括攻击路径选择的概率分布、攻击手段选择的概率分布和攻击时间选择的概率分布。然后,对攻击目标多样性进行建模,包括目标选择的概率分布和攻击目标之间的关联性建模。最后,通过模拟实验研究了不同的攻击路径和攻击目标选择策略对ICS的影响。 4.随机攻击检测算法 为了发现随机攻击,本论文设计了一种基于机器学习的检测算法。该算法通过分析ICS网络流量和系统状态数据来判断是否存在随机攻击。首先,通过数据预处理和特征提取对网络流量和系统状态数据进行处理。然后,通过训练模型来学习攻击行为的模式,并使用该模型来检测随机攻击。最后,通过与其他检测算法进行对比实验来评估所提算法的性能。 5.结论 本论文针对随机攻击的特点,提出了一种面向随机攻击的工业控制系统攻击建模与检测方法。通过建立随机攻击模型,研究了不同的攻击路径和攻击目标选择策略对ICS的影响。基于机器学习的检测算法可以有效地发现随机攻击,并具有较好的性能。未来的工作可以进一步优化模型和算法,提高检测的准确性和实时性。 参考文献: 1.Smith,R.B.,&Nair,B.(2016).CybersecurityforIndustrialControlSystems:SCADA,DCS,PLC,HMIandSIS.Butterworth-Heinemann. 2.Liu,Z.,&Wang,S.(2017).Asurveyonindustrialcontrolsystems:security,attacks,andcountermeasures.IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,19(2),1261-1281. 3.Sadeghi,A.R.,&Nojoumian,M.(2018).Data-drivensecurityforcriticalinfrastructureprotection:state-of-the-artandasystematicapproachforanearlywarningsystem.IEEEAccess,6,7963-7974. 4.Xu,S.,&Liang,D.(2019).Networkanomalydetectionforindustrialcontrolsystemsusingunsupervisedlearning.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,15(5),3032-3040.