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信息物理融合的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全技術(shù)研究

發(fā)布時間:2017-07-18 09:32

  本文關(guān)鍵詞:信息物理融合的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全技術(shù)研究


  更多相關(guān)文章: 信息物理融合 網(wǎng)絡(luò)攻擊模型 安全狀態(tài)同步機制 CUSUM 分簇控制 安全任務(wù)分配


【摘要】:以“震網(wǎng)”病毒為代表的高級網(wǎng)絡(luò)攻擊將目標(biāo)指向涉及國計民生的重大基礎(chǔ)設(shè)施,使得工業(yè)自動化控制系統(tǒng)的安全問題上升為國家安全問題。控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全問題與IT信息系統(tǒng)有著本質(zhì)的區(qū)別,其核心在于控制系統(tǒng)與物理系統(tǒng)緊密聯(lián)系在一起,是信息物理融合的系統(tǒng)。目前,對于控制系統(tǒng)安全問題的研究,學(xué)術(shù)界基本沿用IT系統(tǒng)的相關(guān)理論與方法,無法為類似“震網(wǎng)”病毒的安全問題提供數(shù)學(xué)描述、入侵檢測方法及安全風(fēng)險評估技術(shù)。因此,應(yīng)對控制系統(tǒng)安全的挑戰(zhàn),需要建立一種信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)融合的全新技術(shù)體系。論文以網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)(NCS)為研究對象,重點研究信道層安全協(xié)議、設(shè)備層入侵檢測、系統(tǒng)層信任管理及安全資源分配等科學(xué)問題,運用信息物理融合的方法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全技術(shù)體系。首先對網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全問題進行了數(shù)學(xué)描述。從控制理論角度出發(fā),引入信息安全概念,分析NCS信息安全問題的本質(zhì)特點。分析黑客對NCS通信信道的攻擊行為,建立統(tǒng)一的信道攻擊模型,實現(xiàn)對篡改、竊聽、封鎖、重播等典型報文攻擊方式的數(shù)學(xué)描述。分析黑客對NCS控制過程的攻擊行為,引入黑客攻擊函數(shù),對控制系統(tǒng)狀態(tài)方程進行擴展,建立欺騙、Do S等典型攻擊手段的數(shù)學(xué)模型,并對浪涌、偏差、幾何等典型攻擊策略進行數(shù)學(xué)描述。提出基于安全狀態(tài)集合與失效概率的NCS安全目標(biāo),為后續(xù)NCS安全技術(shù)研究提供了基本理論框架。為解決網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)現(xiàn)場總線安全狀態(tài)同步問題,采用流密碼技術(shù)對現(xiàn)場總線協(xié)議進行安全改造,提出一種基于安全狀態(tài)同步的通信機制(S3M),并證明了其安全性。S3M將流密碼動態(tài)地切分成加密因子、認(rèn)證因子、同步因子,利用這三個因子對現(xiàn)場總線上傳輸?shù)膱笪倪M行加密、認(rèn)證及狀態(tài)同步,可以在基本不增加協(xié)議通信負(fù)載的條件下,實現(xiàn)現(xiàn)場總線報文的機密性、完整性與安全同步。以Modbus現(xiàn)場總線為例,具體說明了S3M的流密碼機選擇、碼流切分方法以及MAC算子構(gòu)造的過程。將S3M與KSSM、AES加密等已有的現(xiàn)場總線安全技術(shù)進行了對比分析,結(jié)果表明,S3M具有更優(yōu)的防御能力和可實現(xiàn)性。對于獲得網(wǎng)絡(luò)控制權(quán)的黑客發(fā)起的協(xié)議合法但內(nèi)容非法的網(wǎng)絡(luò)攻擊,IT系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法完全失效。針對該問題,對傳統(tǒng)的非參數(shù)CUSUM算法進行改進,提出一種基于工業(yè)控制模型的NCS入侵檢測算法。改進后的CUSUM算法無需知道黑客攻擊的分布概率,可以有效應(yīng)對來自理性黑客的內(nèi)部攻擊。以熱風(fēng)爐拱頂溫度控制系統(tǒng)為目標(biāo)對象,仿真驗證了該算法的有效性。在改進CUSUM算法基礎(chǔ)上,應(yīng)用貝葉斯條件概率理論對連續(xù)檢測結(jié)果作關(guān)聯(lián)計算,可以有效降低入侵檢測的誤報率。在NCS系統(tǒng)存在惡意節(jié)點的情形下,如何隔離或限制惡意節(jié)點,以保證系統(tǒng)的安全運行,是工業(yè)控制系統(tǒng)安全在系統(tǒng)層面需要解決的重要課題。針對這種情況,提出一種基于簇信譽的安全任務(wù)分配方法,將需要執(zhí)行的任務(wù)最大限度地分配給安全節(jié)點。為了合理地描述NCS,將NCS抽象為分簇系統(tǒng),利用多Agent模型描述分簇系統(tǒng)的運行策略,并給出了節(jié)點、簇的信譽概念和信譽值量化計算方法。將各單元、控制器的功能安全度、網(wǎng)絡(luò)安全度進行量化,并把功能安全值、網(wǎng)絡(luò)安全值作為信譽計算的基礎(chǔ),建立基于信譽的安全任務(wù)管理機制。仿真結(jié)果表明,該機制能夠?qū)π抛u度低的節(jié)點進行有效隔離。論文從信息物理融合的角度分析網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全問題的本質(zhì),建立了包括黑客行為描述、安全目標(biāo)定義、信道安全協(xié)議、入侵檢測理論、系統(tǒng)信任管理的技術(shù)體系,可以為這一領(lǐng)域的技術(shù)研究和產(chǎn)品研發(fā)提供理論基礎(chǔ)和方法指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】:信息物理融合 網(wǎng)絡(luò)攻擊模型 安全狀態(tài)同步機制 CUSUM 分簇控制 安全任務(wù)分配
【學(xué)位授予單位】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TP393.08
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • ABSTRACT6-14
  • 第1章 緒論14-37
  • 1.1 引言14-15
  • 1.2 工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全研究的特點15-17
  • 1.3 NCS安全研究的對象及面臨的挑戰(zhàn)17-23
  • 1.3.1 信道層安全問題19-21
  • 1.3.2 設(shè)備層安全問題21-22
  • 1.3.3 系統(tǒng)層安全問題22-23
  • 1.4 NCS安全的研究目標(biāo)23-24
  • 1.5 NCS安全國內(nèi)外研究現(xiàn)狀24-35
  • 1.5.1 NCS通信信道安全協(xié)議24-30
  • 1.5.2 控制系統(tǒng)的入侵檢測30-32
  • 1.5.3 NCS系統(tǒng)的信譽管理32-35
  • 1.6 本文的主要研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)35-37
  • 第2章 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)安全問題數(shù)學(xué)描述37-50
  • 2.1 引言37-40
  • 2.2 黑客對NCS的攻擊模型40-46
  • 2.2.1 黑客對通信信道的攻擊模型40-43
  • 2.2.2 黑客對控制過程的攻擊模型43-46
  • 2.3 NCS安全防御模型46-49
  • 2.3.1 NCS安全防御目標(biāo)描述46-48
  • 2.3.2 入侵檢測技術(shù)48
  • 2.3.3 信道安全協(xié)議設(shè)計48-49
  • 2.4 本章小結(jié)49-50
  • 第3章 基于安全狀態(tài)同步的總線安全機制50-75
  • 3.1 引言50-51
  • 3.2 S3M實現(xiàn)原理51-60
  • 3.2.1 S3M初始化54-55
  • 3.2.2 S3M運行55-57
  • 3.2.3 S3M重新同步57-60
  • 3.3 S3M協(xié)議安全性分析60-63
  • 3.4 S3M在Modbus協(xié)議上的實現(xiàn)63-67
  • 3.4.1 Modbus的S3M改造內(nèi)容64-66
  • 3.4.2 S3M-Modbus流密碼機選擇66
  • 3.4.3 S3M-Modbus的再同步66-67
  • 3.5 S3M安全機制與KSSM及報文加密機制的性能比較67-74
  • 3.5.1 防御能力比較68-70
  • 3.5.2 可實現(xiàn)性比較70-74
  • 3.6 本章小結(jié)74-75
  • 第4章 基于工業(yè)控制模型的NCS入侵檢測算法75-97
  • 4.1 引言75-76
  • 4.2 基于工業(yè)控制模型的非參數(shù)CUSUM入侵檢測76-83
  • 4.2.1 非參數(shù)CUSUM算法的改進79-82
  • 4.2.2 改進算法在NCS入侵檢測中的應(yīng)用82-83
  • 4.3 改進的CUSUM入侵檢測算法仿真驗證83-94
  • 4.3.1 熱風(fēng)爐拱頂溫度控制系統(tǒng)建模83-86
  • 4.3.2 改進算法中?與閾值?的選擇86-87
  • 4.3.3 兩種黑客攻擊模式下的入侵檢測仿真分析87-94
  • 4.4 利用貝葉斯更新概率算法降低入侵檢測誤報率94-96
  • 4.5 本章小結(jié)96-97
  • 第5章 基于簇信譽的信任管理97-114
  • 5.1 引言97-99
  • 5.2 惡意節(jié)點環(huán)境下分簇控制系統(tǒng)的多Agent模型99-104
  • 5.2.1 分簇控制系統(tǒng)的多Agent模型結(jié)構(gòu)99-102
  • 5.2.2 分簇控制系統(tǒng)的Agent行為策略102-103
  • 5.2.3 分簇NCS控制系統(tǒng)中任務(wù)分配與執(zhí)行過程103
  • 5.2.4 惡意節(jié)點的行為策略與建模分析103-104
  • 5.3 基于簇信譽的安全任務(wù)分配方法104-109
  • 5.3.1 簇信譽與傳感器、執(zhí)行器單元信譽106-107
  • 5.3.2 安全任務(wù)分配模型107-109
  • 5.4 信譽機制效果分析109-113
  • 5.5 本章小結(jié)113-114
  • 結(jié)論114-116
  • 附錄一116-117
  • 附錄二117-119
  • 參考文獻119-129
  • 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果129-131
  • 致謝131-132
  • 個人簡歷132

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本文編號:557100

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