基于深度神经网络的水利泵站工控安全研究

发布时间：2021-09-30 23:17

　　随着物联网技术的不断发展与工业信息化的不断推进,传统的工业控制网络已经无法满足工业生产的需求,德国“工业4.0”的推出更是加强了工业控制系统的对外开放,大量与外界复杂的网络互联导致工业控制网络安全受到威胁。近年来世界各地工控安全事故频发,对社会造成了很大影响,为了实现对工业控制系统通信网的安全防护,本文以常熟水利枢纽望虞河泵站为背景,深入分析工业控制网络的通信特性,利用深度神经网络对水利泵站工控网进行入侵检测与安全防护。本文的主要研究工作有:（1）针对水利泵站工控网通信协议Modbus/TCP协议进行分析,重点讨论Modbus/TCP在通讯机制、报文格式和功能码方面的特性,由此总结出其存在的安全漏洞。在此基础上,对Modbus/TCP通讯协议出现的典型异常行为进行分类,罗列出四种常见的异常行为。然后对Modbus/TCP协议数据流进行预先过滤处理,主要通过白名单自学习方式过滤掉一些不符合自定义规则的数据,分析Modbus/TCP的请求/响应机制,并基于Modbus双向通信机制选取协议常见攻击表现形式所对应的检测特征,对攻击行为进行防护分析。（2）分析特征学习的优势及深度学习的相关技术,... 

【文章来源】：江苏科技大学江苏省

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 工控系统安全研究现状
        1.2.2 深度神经网络研究现状
    1.3 本文研究内容
    1.4 本文组织架构
第2章 水利泵站工控网协议研究
    2.1 工控系统现场总线协议
        2.1.1 Modbus协议特性分析
        2.1.2 Modbus协议的脆弱性分析
    2.2 Modbus/TCP通讯协议典型异常行为分类
    2.3 本章小结
第3章 深度学习相关技术
    3.1 深度学习理论基础
        3.1.1 深度学习基本思想
        3.1.2 深度学习常用模型
    3.2 受限玻尔兹曼机
    3.3 BP神经网络
    3.4 本章小结
第4章 水利泵站工控协议Modbus/TCP特征检测
    4.1 Modbus/TCP协议数据流过滤
    4.2 功能码双向通信的特征检测
    4.3 基于双向功能码特征的异常检测模型设计
    4.4 本章小结
第5章 基于DBN的水利泵站工控协议入侵检测
    5.1 特征学习
    5.2 基于深度信念网络模型的特征学习
        5.2.1 DBN算法学习过程
        5.2.2 DBN网络模型构建
        5.2.3 基于DBN的入侵检测系统
    5.3 本章小结
第6章 系统实现与实验分析
    6.1 系统开发环境
    6.2 系统整体架构设计
    6.3 实验与分析
        6.3.1 实验数据与评价标准
        6.3.2 基于DBN结构的算法实验与验证
        6.3.3 算法对比验证
    6.4 系统交互管理界面设计
        6.4.1 算法对比模块
        6.4.2 其他功能模块
        6.4.3 用户管理中心
    6.5 本章小结
总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致谢
详细摘要



本文编号：3416816