申请/专利权人：吉林省吉能电力通信有限公司;国网吉林省电力有限公司信息通信公司

申请日：2023-12-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117811783A

主分类号：H04L9/40

分类号：H04L9/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于内生安全的工业控制网络动态防御方法及系统，涉及网络安全技术领域，该系统通过引入内生安全理念，系统不仅在硬件、用户和环境方面建立了自我保护机制，还通过深度学习用户异常行为，制定访问权限和优先级规则，从而提升了系统的自适应性，系统能够更好地适应不同的威胁情境，有效应对复杂多变的网络攻击，为工业控制系统提供了更强大的内在安全保障，系统不仅在硬件、用户和环境方面建立了自我保护机制，还通过深度学习用户异常行为，制定访问权限和优先级规则，从而提升了系统的自适应性，系统能够更好地适应不同的威胁情境，为工业控制系统提供了更强大的内在安全保障。

主权项：1.一种基于内生安全的工业控制网络动态防御系统，其特征在于：包括监测模块1、数据处理模块2、异常分析模块3、内生安全模块4、异常评估模块5和响应模块6；在制造业工业控制系统中，安装若干个监测工具和脚本，由监测模块1对制造业工业控制综合系统环境异常数据、用户异常数据和硬件异常数据进行监测，并由数据处理模块2对综合系统环境异常数据、用户异常数据和硬件异常数据进行预处理；所述异常分析模块3包括第一分析单元31、第二分析单元32、第三分析单元33和第四相关分析单元34，所述第一分析单元31用于依据综合系统环境异常数据，提取流量异常数据集，分析计算获取到流量异常系数Llxs，并从综合系统环境异常数据中提取环境异常数据集，分析计算获取到环境异常系数Hjxs；并由第二分析单元32从所述用户异常数据中，提取当前制造业工业控制系统中的用户访问数据集，计算获得用户访问系数Fwxs；再由第三分析单元33依据硬件异常数据，提取硬件异常数据集，进行计算分析获取到硬件异常系数Yjxs；并由第四相关分析单元34将流量异常系数Llxs和环境异常系数Hjxs进行无量纲处理后汇总，获取综合系统环境异常系数Ycxs，并将硬件异常系数Yjxs、综合异常系数Ycxs和用户访问系数Fwxs进行无量纲后相关联，获得综合监测系数Zhxs；所述综合系统环境异常系数Ycxs、硬件异常系数Yjxs和用户访问系数Fwxs分别通过以下公式获取： Yjxs＝[Wd*b1+Dl*b2+Bd*b3+Lj*b4+Wl*b5]+B； 式中，a1表示流量异常系数Llxs的比例系数，a2表示环境异常系数Hjxs的比例系数，其中，a1+a2≠1，0.01＜a1＜0.87，0＜a2＜0.98，其具体值由用户调整设置，A为第一修正常数；Wd表示Cpu温度，Dl表示电源电流值，Bd表示电源波动率，Lj表示Usb设备连接数量，Wl表示网络设备连接数量，b1、b2、b3、b4和B5分别为Cpu温度Wd、电源电流值Dl、电源波动率Bd、Usb设备连接数量Lj和网络设备连接数量Wl，的比例系数，且，0＜b1＜1，0＜b2＜1，0＜b3＜1，0＜b4＜1，0＜b5＜1，其具体值由用户调整设置，B为第二修正常数；Fdz表示IP地址访问频率，Fxz表示访问下载字节，Fsl表示访问上传字节，Fpl表示数据访问频率，Fsc表示访问试错次数；由内生安全模块4对制造业工业控制系统，中的硬件状态、用户访问和系统异常，设置二次递进式授权，并设置分析异常行为和学习模式，并做出适应性的决策；由异常评估模块5设置异常评估阈值Q，将综合监测系数Zhxs与异常评估阈值Q进行对比评估，获得评估结果，并由响应模块6根据评估结果生成响应机制，对评估结果进行处理。

全文数据：

权利要求：

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