模型与数据相结合的工业信息物理系统风险评估方法研究

发布时间：2024-01-29 18:52

　　随着工业化和信息化的深度融合,大数据、云计算等新技术的引入,工业领域发生了深刻变革,逐渐发展形成工业信息物理融合系统(Industrial Cyber Physical Systems,ICPS)。然而,系统的开放性不断增强,使得面临的信息安全威胁愈发严峻。网络攻击一旦突破安全防线渗透到ICPS控制网络,轻则导致系统宕机产量下降,重则引起安全事故,危害人员安全,因此对ICPS实施安全防护以保障系统的安全稳定运行具有重大意义。识别并评估ICPS的风险是系统安全防护的关键环节,能够辅助安全操作人员掌握系统当前安全态势,及时采取合适的响应措施。为此,本文提出了一种模型与数据相结合的风险评估方法。首先,使用贝叶斯网络对风险传播过程进行建模,并基于此进行风险的推理,得到安全事件发生的概率;然后,对ICPS物理状态间的关联关系进行研究,分析安全事件经由系统关联耦合关系进行传播造成的影响;最后基于上述的风险推理结果和物理系统所受到的攻击影响,进行系统风险值的量化计算。值得注意的是,本文所提出的方法通过对不同来源的数据进行分析,利用数据驱动风险评估的整个流程:包括基于系统脆弱性分析以构建初始的风险传播...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文内容编排
2 ICPS信息安全风险评估需求分析及方案设计
    2.1 ICPS信息安全防护需求分析
    2.2 信息安全风险评估需求分析
    2.3 ICPS信息安全风险评估方案设计
    2.4 本章小结
3 基于贝叶斯网及相关性分析的ICPS风险评估
    3.1 ICPS风险传播模型——贝叶斯网的构建
    3.2 ICPS风险量化
    3.3 本章小结
4 数据驱动的ICPS风险传播模型优化
    4.1 模型的结构学习与参数学习策略
    4.2 模型结构的学习
    4.3 模型参数的初始学习与在线更新
    4.4 本章小结
5 ICPS信息安全风险评估实验
    5.1 实验对象介绍
    5.2 系统的风险传播模型构建
    5.3 基于过程系统状态相关性的关联矩阵构建
    5.4 风险评估实验及结果分析
    5.5 本章小结
6 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 研究展望
7 致谢
参考文献



本文编号：3888652