潘 峰，王世偉，薛 萍

(1.茅臺(tái)學(xué)院，貴州 遵義 564507；2. 太原科技大學(xué)，山西 太原 030024)

0 引言

在“中國(guó)制造2025”和“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)推進(jìn)過程中，制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展不斷加快，工業(yè)控制系統(tǒng)不再是物理環(huán)境上隔離的封閉系統(tǒng)，而是與互聯(lián)網(wǎng)緊密相連，因此遭受網(wǎng)絡(luò)攻擊的隱患不斷增加。

工業(yè)防火墻是專門為保護(hù)工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)安全而設(shè)計(jì)的。它結(jié)合工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，狀態(tài)有限且行為穩(wěn)定規(guī)律，在網(wǎng)絡(luò)防火墻功能基礎(chǔ)上增加工業(yè)協(xié)議深度過濾模塊進(jìn)行防護(hù)[1]。過濾模塊中的核心部分就是基于白名單策略的規(guī)則表。工業(yè)防火墻過濾規(guī)則的配置深入?yún)f(xié)議內(nèi)部，配置較復(fù)雜，人為配置規(guī)則在效率和準(zhǔn)確率上差異大，將很大影響工業(yè)防火墻性能[2]，所以研究自學(xué)習(xí)生成過濾規(guī)則的方法是十分必要的。

文獻(xiàn)[3]中Byoung-Koo Kim等設(shè)計(jì)了工業(yè)防火墻系統(tǒng)，其中的訪問控制過濾器是采用基于白名單策略的過濾規(guī)則進(jìn)行訪問控制，阻止未被識(shí)別的訪問流量進(jìn)入控制網(wǎng)絡(luò)。文獻(xiàn)[4]提出的算法不僅可以自學(xué)習(xí)生成白名單規(guī)則而且準(zhǔn)確率達(dá)到人工設(shè)置水平。由于生成的規(guī)則表是五元組信息組成的，不能在應(yīng)用層對(duì)工業(yè)協(xié)議內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行深度檢查。本文提出基于SVM的工業(yè)防火墻規(guī)則自學(xué)習(xí)方法，對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流深入工業(yè)協(xié)議內(nèi)部解析提取針對(duì)本工控網(wǎng)絡(luò)的行為特征，然后分析工控?cái)?shù)據(jù)特點(diǎn)，通過對(duì)樣本數(shù)據(jù)和SVM模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，利用生成的識(shí)別模型識(shí)別出正常數(shù)據(jù)流并按一定模式自動(dòng)加入規(guī)則表。

1 工業(yè)防火墻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

工業(yè)防火墻是在通用防火墻模塊基礎(chǔ)上在應(yīng)用層訪問控制中增加工業(yè)協(xié)議深度過濾模塊，如圖1所示。通用防火墻模塊阻止系統(tǒng)被非法訪問，防止病毒、惡意代碼等肆意傳播。工業(yè)協(xié)議過濾模塊對(duì)工業(yè)協(xié)議識(shí)別和過濾，阻止非法指令通過工控設(shè)備。

圖1 工業(yè)防火墻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

工業(yè)協(xié)議過濾模塊采用白名單策略，對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的正常行為進(jìn)行分析，總結(jié)其具有的特征，并將這些特征用防火墻規(guī)則形式描述，創(chuàng)建只允許合法數(shù)據(jù)通過的過濾規(guī)則表。在過濾時(shí)將數(shù)據(jù)包與規(guī)則表內(nèi)的規(guī)則進(jìn)行匹配，如果與其中的某一條吻合，則被認(rèn)為是合法數(shù)據(jù)允許通過[5]。

本文通過設(shè)計(jì)規(guī)則,自學(xué)習(xí)模塊使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的行為規(guī)律并生成白名單規(guī)則表，避免了人工配置規(guī)則的復(fù)雜性，提高防火墻效率和性能。

2 SVM算法簡(jiǎn)介

支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)是一種有效的分類算法，通過核函數(shù)將原始特征空間中的非線性分類界面映射到更高維的特征空間中，使分類界面在高維特征空間中變得線性可分，從而獲得良好的分類效果[6]。

在工控網(wǎng)絡(luò)中主要是將正常數(shù)據(jù)流和異常數(shù)據(jù)流兩類進(jìn)行分類。以兩類訓(xùn)練樣本集為例，設(shè)給定的訓(xùn)練樣本集為{(x1,y1),(x2,y2), …,(xn,yn)}，yi∈{+1,-1}，i=1,2, …,n代表樣本類別。構(gòu)造代價(jià)函數(shù)使其最小化得到：

(1)

約束條件為：

yi(wTxi+b)≥1-ξi

ξi≥0,i=1,2,…,n

(2)

判決函數(shù)：

f(x)=(w·x)+b

(3)

其中,ξi是松弛變量，表示訓(xùn)練樣本的錯(cuò)分程度；C是懲罰常數(shù)，控制對(duì)錯(cuò)分樣本的懲罰程度；w和b分別為判決函數(shù)的權(quán)向量和閾值。利用核函數(shù)映射到更高維計(jì)算求得判別函數(shù)為：

(4)

根據(jù)所求得的判別函數(shù)f(x)，將待檢測(cè)的數(shù)據(jù)經(jīng)特征提取得到的特征向量x輸入判別函數(shù)，根據(jù)輸出結(jié)果判別，若輸出為1，則認(rèn)為數(shù)據(jù)正常，將其按一定模式加入規(guī)則表；若輸出為-1，則認(rèn)為是異常數(shù)據(jù)。

通過對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分析，發(fā)現(xiàn)正常數(shù)據(jù)流數(shù)量遠(yuǎn)大于異常數(shù)據(jù)流數(shù)量，兩類具有明顯的不均衡特征。利用標(biāo)準(zhǔn)的SVM算法對(duì)不均衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類時(shí)，少數(shù)類樣本的分類精度是非常低的。因此，當(dāng)對(duì)少數(shù)類即異常數(shù)據(jù)進(jìn)行判別時(shí)，出現(xiàn)錯(cuò)分的幾率會(huì)很高，就會(huì)將異常數(shù)據(jù)誤判為正常數(shù)據(jù)加入規(guī)則集中。這種錯(cuò)分后果將是嚴(yán)重的，工業(yè)防火墻性能將大大降低。

本文結(jié)合工控網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)采用過抽樣法，設(shè)計(jì)了生成工控異常數(shù)據(jù)的方法，合理增加少數(shù)類樣本數(shù)據(jù)改善工控?cái)?shù)據(jù)不均衡性，并且利用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法對(duì)影響判別模型本身的參數(shù)C及核函數(shù)參數(shù)尋優(yōu)，綜合優(yōu)化使識(shí)別模型整體性能有較大提高。

3 規(guī)則自學(xué)習(xí)方法

基于SVM的工業(yè)防火墻規(guī)則自學(xué)習(xí)方法，如圖2所示。規(guī)則自學(xué)習(xí)方法主要分為三個(gè)部分：工控?cái)?shù)據(jù)特征提取、優(yōu)化生成判別模型、檢測(cè)生成過濾規(guī)則。

圖2 基于SVM的規(guī)則自學(xué)習(xí)方法流程圖

3.1 工控?cái)?shù)據(jù)特征提取

在SCADA后臺(tái)與控制網(wǎng)絡(luò)之間使用抓包工具捕獲工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流，然后利用工業(yè)協(xié)議解析工具對(duì)其進(jìn)行深度解析，提取代表原數(shù)據(jù)包的特征屬性。在對(duì)特征屬性進(jìn)行選擇時(shí)，屬性選擇越多，能代表原數(shù)據(jù)包的信息就越全面，然而每增加一種屬性就會(huì)在樣本數(shù)據(jù)中增加一個(gè)維度。SVM算法因其特點(diǎn)雖不會(huì)出現(xiàn)維數(shù)災(zāi)難，但計(jì)算量也會(huì)相應(yīng)增大。因此，在提取數(shù)據(jù)的特征屬性時(shí)，對(duì)不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分類提取，將每一類可以描述其行為特性的代表屬性按一定格式生成SVM算法可識(shí)別文本[7]，完成訓(xùn)練樣本集中正常類數(shù)據(jù)的收集。

3.2 優(yōu)化生成判別模型

識(shí)別模型是對(duì)樣本數(shù)據(jù)的行為特征屬性進(jìn)行訓(xùn)練生成的，用來檢測(cè)數(shù)據(jù)流是否符合正常數(shù)據(jù)流的行為特征。因此如何生成準(zhǔn)確率高的識(shí)別模型將是規(guī)則自學(xué)習(xí)方法的關(guān)鍵。在用SVM算法生成識(shí)別模型過程中，將影響模型的兩個(gè)重要部分進(jìn)行優(yōu)化。

一是在樣本層面對(duì)具有明顯不均衡特征的工控?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行改善。本文通過分析工控網(wǎng)絡(luò)中的攻擊行為，設(shè)計(jì)生成工控異常數(shù)據(jù)的方法，如圖3所示。設(shè)定本PLC已使用的功能碼和地址列表，將已用功能碼和地址列表之外的有效功能碼和地址列表列出，通過對(duì)列出的功能碼和地址進(jìn)行合成生成異常類數(shù)據(jù)樣本集。生成的異常類數(shù)據(jù)可分為三類：功能碼正確地址錯(cuò)誤、功能碼錯(cuò)誤地址正確、功能碼和地址均錯(cuò)誤。從而改善訓(xùn)練樣本中多數(shù)類與少數(shù)類數(shù)據(jù)的不均衡。

圖3 生成工控異常數(shù)據(jù)流程圖

二是在算法層面，對(duì)網(wǎng)格搜索法中的參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)[8]，優(yōu)化SVM模型參數(shù)。對(duì)網(wǎng)格搜索法的搜索范圍和步長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)整，先通過大范圍較長(zhǎng)步長(zhǎng)搜索，然后在較小范圍精細(xì)尋優(yōu)，搜索流程如圖4所示。

圖4 改進(jìn)網(wǎng)格搜索參數(shù)設(shè)置流程

3.3 檢測(cè)生成規(guī)則

將待檢測(cè)數(shù)據(jù)輸入識(shí)別模型，輸出為1的是正常數(shù)據(jù)流，按一定模式加入規(guī)則表中。例如，允許IP為192.168.0.10訪問1號(hào)PLC，并且只能使用06功能碼在4x0000地址中寫入值，則規(guī)則設(shè)置如下：

[Action: Allow] [IP: 192.168.0.10->192.168.0.1] [502->3524] [Unit: 01] [FC: 06] [SA: 4x0000]

3.4 識(shí)別模型性能評(píng)價(jià)

識(shí)別模型性能評(píng)價(jià)方法采用不均衡數(shù)據(jù)下的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，列出二分類問題混合矩陣如表1所示[9]。

表1 二分類問題的混合矩陣

正常類數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度(Precision)：TP/(TP+FN)。

異常類數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度：TN/(FP+TN)。

少數(shù)類查準(zhǔn)率(Recall)：TP/(TP+FN)。

(5)

(6)

幾何均值G-Mean是少數(shù)類精度與多數(shù)類精度的平方根。當(dāng)兩者的值都大時(shí)幾何均值才大，合理地評(píng)價(jià)不均衡數(shù)據(jù)集的總體分類性能。F-Measure值可以有效評(píng)價(jià)不均衡數(shù)據(jù)集的少數(shù)類的分類性能，是查準(zhǔn)率Precision和查全率Recall的組合，β通常取值為1。

4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

首先模擬真實(shí)工業(yè)生產(chǎn)過程搭建了一個(gè)簡(jiǎn)單的工控系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，如圖5所示。操作員站采用WinCC系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控操作，工程師站對(duì)PLC配置編程。PLC使用S7-300，CPU為315-2 PN/DP。利用通信模塊及Modbus函數(shù)庫(kù)在操作員監(jiān)控系統(tǒng)和PLC之間建立Modbus TCP通信。實(shí)驗(yàn)中通過工程師站對(duì)PLC配置并編程步進(jìn)電機(jī)的工作程序下載到PLC內(nèi)來模擬車間的一個(gè)工作程序。工業(yè)防火墻規(guī)則自學(xué)習(xí)模塊布置在操作員監(jiān)控系統(tǒng)與PLC之間，其主要由抓包工具、工業(yè)協(xié)議解析工具及SVM算法程序組成，在這里使用林智仁教授開發(fā)的LIBSVM程序[10]。

圖5 工控系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境

運(yùn)行仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，工業(yè)防火墻自學(xué)習(xí)模塊對(duì)通訊網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抓包、解析、提取特征生成正常類流量樣本數(shù)據(jù)。通過設(shè)定本PLC使用的功能碼和地址列表，利用未使用的功能碼和地址與已使用的進(jìn)行合成，生成異常類數(shù)據(jù)。訓(xùn)練樣本中正常類數(shù)據(jù)為1 000個(gè)，異常類樣本數(shù)據(jù)逐漸增加，比例分別為1/100，1/60，1/50，1/40，1/35，1/30，1/25，依次編號(hào)為1至7號(hào)。用于測(cè)試的樣本數(shù)據(jù)中正常類與異常類數(shù)據(jù)各60個(gè)，比例為1/1。

首先對(duì)五組異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)比例為1/100的訓(xùn)練樣本，在標(biāo)準(zhǔn)LIBSVM中學(xué)習(xí)、參數(shù)優(yōu)化，生成的識(shí)別模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)中的正常與異常數(shù)據(jù)分別預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖6所示。

圖6 不均衡數(shù)據(jù)下數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度

從圖6可知，在樣本不均衡性較大時(shí)，對(duì)正常數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度在90%以上甚至100%，對(duì)異常數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率在40%以下。

然后將改善的工控?cái)?shù)據(jù)樣本、LIBSVM算法程序及改進(jìn)前優(yōu)化參數(shù)，如表2所示，導(dǎo)入MATLAB仿真軟件中運(yùn)行，得到正常類和異常類數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度，如圖7所示。

表2 各樣本尋優(yōu)C和gamma參數(shù)

圖7 不同均衡數(shù)據(jù)比例正常與異常數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖7看出，當(dāng)正常類樣本與異常類樣本比例1/100時(shí)，識(shí)別模型對(duì)正常類(多數(shù)類)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度在90%，而此時(shí)對(duì)異常類(少數(shù)類)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度在30%～40%之間。隨著兩類數(shù)據(jù)比例減小，識(shí)別模型對(duì)正常類數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度有一定下降，在1/25時(shí)下降到78%，下降了12%；對(duì)異常數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)精度大幅提高，在1/25時(shí)升高到88%，升高了50%。

計(jì)算參數(shù)改進(jìn)前的F-Measure值和G-Mean值，如圖8所示。

圖8 不同均衡數(shù)據(jù)比例G-Mean和F-Measure值

從圖8得知，在多數(shù)類和少數(shù)類比例逐漸減小時(shí)，模型整體性能G-Mean值和代表少數(shù)類預(yù)測(cè)性能的F-Measure值都有顯著提高。

最后將改進(jìn)網(wǎng)格搜索后優(yōu)化的C和gamma參數(shù)導(dǎo)入LIBSVM，計(jì)算F-Measure值和G-Mean值與改進(jìn)前對(duì)比結(jié)果如圖9和圖10所示。

圖9 模型參數(shù)優(yōu)化前后G-Mean值對(duì)比

圖10 模型參數(shù)優(yōu)化前后F-Measure值對(duì)比

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在使用SVM算法對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)識(shí)別過程，通過樣本層面優(yōu)化對(duì)工控樣本固有的不均衡性改善可以大幅提升識(shí)別模型性能，再通過對(duì)模型參數(shù)優(yōu)化，識(shí)別模型可以更精確預(yù)測(cè)工控?cái)?shù)據(jù)行為。

5 結(jié)論

針對(duì)人工配置工業(yè)防火墻規(guī)則受限制，影響工業(yè)防火墻性能。本文提出基于SVM的工業(yè)防火墻規(guī)則自學(xué)習(xí)方法對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)深入工業(yè)協(xié)議內(nèi)部解析，使用過抽樣方法生成異常數(shù)據(jù)優(yōu)化訓(xùn)練樣本不均衡，使用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法尋優(yōu)模型參數(shù)，從而使得到的識(shí)別模型對(duì)正常類與異常類數(shù)據(jù)都有高預(yù)測(cè)率，生成過濾工控行為的白名單規(guī)則表，提升工業(yè)防火墻整體性能。

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