【摘 要】
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近年来,工业互联网在国家大力推进新基建的背景下取得了长足的进展,但工控系统与互联网的融合也为工控产业带来了更多的网络安全隐患。现有的工控网络安全防护技术还存在诸多不足,比如入侵检测模型对隐匿性攻击的检测精度不高,高交互蜜罐难以适配多种工控场景等。本文设计实现了工控网络防御系统以解决上述问题,该系统主要由高交互蜜罐模块和会话流入侵检测模块组成。相比其它高交互蜜罐,本文的高交互蜜罐能适配更多的工控场景
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近年来,工业互联网在国家大力推进新基建的背景下取得了长足的进展,但工控系统与互联网的融合也为工控产业带来了更多的网络安全隐患。现有的工控网络安全防护技术还存在诸多不足,比如入侵检测模型对隐匿性攻击的检测精度不高,高交互蜜罐难以适配多种工控场景等。本文设计实现了工控网络防御系统以解决上述问题,该系统主要由高交互蜜罐模块和会话流入侵检测模块组成。相比其它高交互蜜罐,本文的高交互蜜罐能适配更多的工控场景。会话流入侵检测模块从不同层级的协议栈对会话流进行恶意行为分析,并采用了一种模型特征自适应的方法提升了对工控隐匿性攻击检测的准确度。本文主要工作如下:一、设计并实现了会话流入侵检测模块。该模块被动式地监听网卡流量,根据TCP/IP协议栈模型对每一个以太网帧进行解析,通过会话流标识从数据包提取出会话流。本模块对会话流进行协议分层的模型分析,工控应用层的字节流数据采用卷积神经网络模型分析,工控应用层以下的网络统计特征采用传统机器学习方法进行分析,最后对两种模型的预测结果进行整合以完成对会话流的恶意性分析。二、设计并实现了一个高交互型蜜罐模块。蜜罐支持梯形图语言对PLC执行逻辑的描述,以使蜜罐能适配多种工控生产场景。该蜜罐从两个层面对攻击者的攻击进行日志记录。首先是网络层面,通过网络嗅探器收集攻击者的套接字连接信息;其次是应用层面,蜜罐记录攻击者发送的工控指令序列。三、提出了一种特征自适应更新的模型检测方法。高交互蜜罐对访问流量进行特征工程和类别的自动化标注以生成临时数据集。将临时数据集用于机器学习模型和卷积神经网络模型的训练,再对入侵检测系统的模型进行动态更新,使模型能更好地适应攻击者的实时流量特征。实验结果表明,该方法提升了会话流入侵检测模块对于工控隐蔽性攻击检测的准确率。四、实现了插件式的工控协议解析框架。可通过插件动态地添加工控协议的解析规则,通过协议的解析内容完善设备信息,并提供了设备的可视化资产列表,该框架适配于会话流入侵检测模块。
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