毕业论文-工控系统安全态势感知建模与算法实现

1、毕业设计（论文）题 目： 工控系统安全态势感知建模与算法实现学 院： 测试与光电工程学院专业名称： 测控技术与仪器班级学号： 学生姓名： 指导教师： 二O一五年六月.3.3节中，对Atcnode函数的定义可知，系统中确实存在完整性攻击，且攻击者攻击的节点为温度传感器，即恶意节点为节点P1。 malicious_nodes_2 malicious_nodes_2The average steady values of nodes are:P1 = 20P2 = 40.0001P3 = 4The average detected value of node P1 is:p1 = 12.6759Th

2、e average detected value of node P2 is:p2 = 24.6069The average detected value of node P3 is:p3 = 2.4788The state of nodes is:STATE = 0 0 0p1 is Warningp2 is Okp3 is WarningThe system is WarningAtc_node = 1atc_node = 1 0 0There is an integrity attack.图 STYLEREF 1 s 4. SEQ 图 * ARABIC s 1 15 完整性攻击态势感知输

3、出结果 完整性攻击仿真实验结论由上述仿真实验及数据分析，获得的结果：各物理层节点状态：statep1节点序列为：000节点P1为恶意节点，即温度传感器受到了完整性攻击；该仿真实验结果与给定的攻击信号的攻击目标一致；说明了本文提出模型的正确性及相应算法的有效性。本章小结本章通过以单回路系统为研究对象进行了仿真实验；首先对正常情况下的物理层节点输出进行仿真并分析，实验结果与理论相符，验证了节点状态具有一致性；并通过模拟系统中存在的完整性攻击，对物理层节点状态进行采集与处理，获得节点序列，并利用本文提出的算法进行恶意节点的判断，判断结果与攻击目的相符，验证了本文提出的工控系统安全态势感知模型与算法的

4、正确性及有效性。总结与展望本文总结工控系统在电力、交通、能源、水利等国家基础设施安全的关键领域中，有着相当广泛的应用，其在这些领域中也有着举足轻重的地位；然而近年来工控系统安全事故时有发生，一方面，随着工控系统不断发展而暴露出来的系统漏洞及其脆弱性，使得工控系统及工控网络的安全风险和入侵威胁不断增加；另一方面，工控系统一旦遭受入侵，其带来的后果可能会造成灾难性的毁灭。因而，工控系统的安全已经引起了广泛关注，对于工控系统的全面而深入的研究也成为了当前的一个重大命题；基于此，本文提出了针对工控系统的安全态势感知建模与算法实现：在研究完整性攻击的基础上建立了攻击模型；并结合“拜占庭将军问题理论”，提

5、出了工控系统安全态势感知模型。将传统的“拜占庭将军问题理论”思想应用于工控系统安全态势感知研究，建立了工控系统安全态势感知模型，并提出了相应算法，依据各物理层节点信息，判断系统是否遭受完整性攻击，并确定系统内存在的恶意节点。在各物理层节点对节点信息进行采集，并通过将检测到的节点数据与稳态值进行对比，获得节点状态；并提出了节点状态一致性的概念，依据收集到的节点信息，给出节点序列及其含义，并在此基础上对系统内是否存在完整性攻击进行判断，确定恶意节点。以单回路系统为研究对象进行Matlab仿真实验；实验以验证节点状态一致性及验证本文提出的模型与算法为实验目标，先后以不同的方式进行实验验证。首先对正常

6、情况下的物理层节点输出进行仿真并分析，实验结果与理论相符，验证了节点状态具有一致性；并通过模拟系统中存在完整性攻击的情况，对物理层节点状态进行采集与处理，获得节点序列，并利用本文提出的算法进行恶意节点的判断，判断结果与攻击目的相符，验证了本文提出的工控系统安全态势感知模型与算法的正确性及有效性。工作展望在本论文对工控系统安全态势感知的研究中，不可避免得存在着许多不足之处，这将成为日后工作的目标与方向：本论文利用物理层节点安全态势感知产生的序列，以节点状态变化间存在的内在一致性作为安全态势感知依据，对工控系统的安全态势进行感知，然而该算法虽能正确检测出恶意节点，但是缺乏实时性。因此提高态势感知的

7、实时性将成为下一步的研究方向与目标。本论文主要针对完整性攻击对单回路的影响进行了相关的态势感知研究，然而目前的工控系统仍然面临着许多其他的攻击与风险，如拒绝服务攻击等在工控系统中常见的攻击，为了使工控系统安全态势感知有更为实际与广泛的应用，因此，对其他攻击行为的研究，采用更优化的算法来获取攻击模型、序列等，有助于更完整得获取工控系统安全状态，并进行更为完善的安全态势感知。目前的研究主要以物理层节点为主，将节点状态变化的内在一致性作为研究的依据，算法对于组成较为单一、各节点间状态具有一致性的系统有较好的应用，但是对于复杂的多回路系统或节点间状态存在独立关系的系统应用性较差，因此，在今后的研究工作

8、中，也将针对不同系统的特点，开展广泛研究，以期获得具有普适性的工控系统安全态势感知模型与算法。参考文献冯冬芹，褚健，金建祥，鲁立.实时工业以太网技术：EPA及其应用解决方案M.北京：科学出版社，2012.National Transportation Safety Board, Pipeline Accident Report, Pipeline Rupture and Release of Fuel Oil into the Reedy River at Fork Shoals, South Carolina, Report PB98-916502,NTSB/PAR-98-01,Washin

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14、Secretary of Defense (OSD) Deputy Director of Defense Research & Engineering Deputy Under Secretary of Defense (Science & Technology). Small Business Innovation Research (SBIR) FY 2005.3 Program Description, USA, 2005. Advanced Research and Development Activity(ARDA). Exploratory Program Call for Pr

15、oposals 2006,USA, 2005.王慧强，赖积保，朱亮，梁颖.网络态势感知研究综述J. 计算机科学2006(10): 510.Li, T. An immunity based network security risk estimationJ. Science in China Ser. F Information Sciences 2005 2005 48(5): 557578.Cardenas A A, Amin S, Lin Z S. Attacks against process control systems: risk assessment, detection, an

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17、工业出版社, 2012.8.Chad Arnold, Jonathan Butts, Krishnaprasad Thirunarayan. Detecting integrity attacks on industrial control systemsJ. IFIP Advances in Information and Communication Technology, 2014 (441): 313.致 谢在经历了为期四个月的毕业设计之后，我完成了人生第一份学术论文，十分感谢在此期间，卢超老师给予我的信任、耐心的教导、关怀与帮助，使我能够顺利得完成毕业设计。在进行毕业设计的同时，我也收

18、获了很多，很感谢在浙江大学的冯冬芹老师及工控新楼217实验室的师兄师姐们对我的照顾与引导。在南昌航空大学就读期间，我从一名思想稚嫩的高中生不断成长，在这四年里，十分庆幸能够成为110813班的一份子，同学们总是能在我最需要帮助的时候，无论是在学习上还是在生活中，及时伸出援手，助我不断踏实得前进；此外，班主任付跃文老师，不仅是我学习上的导师，同时，他也给我提出了许多有益以及值得深思的建议，帮助我思想上不断成熟。然而，最不能忘怀的还是在学校学习期间，各位任课老师的辛勤工作，使得我在科研学习方面，获取了扎实的基础，也使得我对这方面的学习更充满兴趣与自信，以决心在科研学习上更为努力。附录 物理层节点攻

19、击序列判断MATLAB程序a=Tmatc.data;a1=fvatc.data;a2=Qatc.data;b=a*0;state=0;w=1;for(i=1:1:295)c=a(i+5)-a(i);if(abs(c)0.05) b(w)=i; w=w+1;endendt1=b(1);disp(The average steady values of nodes are:);P1=20.0000P2=40.0001P3=4.0000d=0;e=0;f=0;for(i=t1:1:295) d=a(i)+d; e=a1(i)+e; f=a2(i)+f;enddisp(The average dete

20、cted value of node P1 is:); p1=d/(295-t1+1)disp(The average detected value of node P2 is:); p2=e/(295-t1+1)disp(The average detected value of node P3 is:); p3=f/(295-t1+1)if(P1p1) state_p1=1;else state_p1=0;endif(P2p2) state_p2=1;else state_p2=0;endif(P3p3) state_p3=1;else state_p3=0;enddisp(The state of nodes is:);STATE=state_p1 state_p2 state_p3if all (19.9929p1&p120.0071) disp(p1 is Normal); x(1)=0;else if all (19.0559p1&p119.9929)|(20.0071p1&p121.6278) disp(p1 is Ok); x(1)=1; else disp(p1 is Warning); x(1)=2; enden