CN114500015B - 一种基于工业网络的态势感知系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于工业网络的态势感知系统，包括网络分区模块，用于对工业网络进行分区；网络攻击特征提取模块，用对每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；漏洞态势分析模块，用于根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；工业网络的安全态势感知模块，用于根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。本发明能够改进现有技术的不足，简化了网络安全态势感知系统，提高了网络安全的预测速度。

Description

一种基于工业网络的态势感知系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及工业网络安全技术领域，尤其是一种基于工业网络的态势感知系统及其控制方法。
背景技术
随着网络技术的发展，工业网络的规模越来越大，与此同时工业网络的安全问题也越来越重要。网络安全态势感知是近些年兴起的一种网络安全技术，用来对网络安全状态和趋势变化进行预测。但是，现有的网络安全态势感知系统结构庞杂，对于网络安全的预测过程速度慢。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于工业网络的态势感知系统及其控制方法，能够解决现有技术的不足，简化了网络安全态势感知系统，提高了网络安全的预测速度。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种基于工业网络的态势感知系统，包括，
网络分区模块，用于对工业网络进行分区；
网络攻击特征提取模块，用对每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；
漏洞态势分析模块，用于根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
工业网络的安全态势感知模块，用于根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。
一种上述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，包括以下步骤：
A、网络分区模块对工业网络进行分区；
B、网络攻击特征提取模块每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；
C、漏洞态势分析模块根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
D、工业网络的安全态势感知模块根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。
作为优选，步骤A中，网络分区模块根据网络攻击频次的高低对工业网络进行分区，同一工业网络分区的网络攻击频次偏差小于设定阈值。
作为优选，步骤B中，网络攻击特征提取包括以下步骤，
B1、记录网络攻击的时间和地址；
B2、建立网络攻击的时间和地址的关联数据集；
B3、在关联数据集中将关联数据按照关联度的高度降序排列，提取数据序列前10％的数据作为网络攻击特征。
作为优选，步骤B2中，对关联数据集进行降维处理，然后进行数据去重。
作为优选，步骤C中，对漏洞态势进行分析包括以下步骤，
C1、使用网络攻击特征模拟生成若干个网络攻击数据，对网络攻击数据进行标记；
C2、将网络攻击数据输入工业网络分区进行模拟攻击，采集工业网络分区的异常行为数据；
C3、提取异常行为数据中的共有信息，使用共有信息得到工业网络分区的漏洞态势。
作为优选，步骤C1中，不同网络攻击数据之间的相关性低于设定阈值。
作为优选，步骤D中，根据工业网络分区的通讯优先级对不同工业网络分区的漏洞态势进行加权。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过对工业网络进行分区，降低了数据交互带来的重复运算。然后通过优化网络攻击特征提取方法，提高了模拟攻击的准确度，从而可以更加清晰的展示漏洞态势，提高工业网络安全态势的整合效率。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的系统原理图。
具体实施方式
参照图1，本发明的一个具体实施方式包括，
网络分区模块1，用于对工业网络进行分区；
网络攻击特征提取模块2，用对每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；
漏洞态势分析模块3，用于根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
工业网络的安全态势感知模块4，用于根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。
一种上述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，包括以下步骤：
A、网络分区模块1对工业网络进行分区；
B、网络攻击特征提取模块每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；
C、漏洞态势分析模块3根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
D、工业网络的安全态势感知模块4根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。
步骤A中，网络分区模块1根据网络攻击频次的高低对工业网络进行分区，同一工业网络分区的网络攻击频次偏差小于设定阈值。
步骤B中，网络攻击特征提取包括以下步骤，
B1、记录网络攻击的时间和地址；
B2、建立网络攻击的时间和地址的关联数据集；
B3、在关联数据集中将关联数据按照关联度的高度降序排列，提取数据序列前10％的数据作为网络攻击特征。
步骤B2中，对关联数据集进行降维处理，然后进行数据去重。
步骤C中，对漏洞态势进行分析包括以下步骤，
C1、使用网络攻击特征模拟生成若干个网络攻击数据，对网络攻击数据进行标记；
C2、将网络攻击数据输入工业网络分区进行模拟攻击，采集工业网络分区的异常行为数据；
C3、提取异常行为数据中的共有信息，使用共有信息得到工业网络分区的漏洞态势。
步骤C1中，不同网络攻击数据之间的相关性低于设定阈值。
步骤D中，根据工业网络分区的通讯优先级对不同工业网络分区的漏洞态势进行加权。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种基于工业网络的态势感知系统的控制方法，所述基于工业网络的态势感知系统包括，
网络分区模块(1)，用于对工业网络进行分区；
网络攻击特征提取模块(2)，用对每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；
漏洞态势分析模块(3)，用于根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
工业网络的安全态势感知模块(4)，用于根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合；
其特征在于包括以下步骤：
A、网络分区模块(1)对工业网络进行分区；网络分区模块(1)根据网络攻击频次的高低对工业网络进行分区，同一工业网络分区的网络攻击频次偏差小于设定阈值；
B、网络攻击特征提取模块每个工业网络分区进行网络攻击特征提取；网络攻击特征提取包括以下步骤，
B1、记录网络攻击的时间和地址；
B2、建立网络攻击的时间和地址的关联数据集；
B3、在关联数据集中将关联数据按照关联度的高度降序排列，提取数据序列前10％的数据作为网络攻击特征；
C、漏洞态势分析模块(3)根据网络攻击特征对漏洞态势进行分析；
D、工业网络的安全态势感知模块(4)根据不同工业网络分区的漏洞态势对整个工业网络的安全态势进行整合。
2.根据权利要求1所述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，其特征在于：步骤B2中，对关联数据集进行降维处理，然后进行数据去重。
3.根据权利要求2所述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，其特征在于：步骤C中，对漏洞态势进行分析包括以下步骤，
C1、使用网络攻击特征模拟生成若干个网络攻击数据，对网络攻击数据进行标记；
C2、将网络攻击数据输入工业网络分区进行模拟攻击，采集工业网络分区的异常行为数据；
C3、提取异常行为数据中的共有信息，使用共有信息得到工业网络分区的漏洞态势。
4.根据权利要求3所述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，其特征在于：步骤C1中，不同网络攻击数据之间的相关性低于设定阈值。
5.根据权利要求4所述的基于工业网络的态势感知系统的控制方法，其特征在于：步骤D中，根据工业网络分区的通讯优先级对不同工业网络分区的漏洞态势进行加权。
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