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        石油化工集成系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全檢測方法研究

        2023-02-03 18:47:30*趙
        當代化工研究 2023年22期
        關(guān)鍵詞:石油化工總線信號

        *趙 亮

        (中國石油化工股份有限公司云南石油分公司 云南 650011)

        網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與信息的安全關(guān)系到文化融合、社會穩(wěn)定,甚至關(guān)系到國家主權(quán)的安全。保密性、真實性、可用性和完整性是當前信息系統(tǒng)面臨的重要課題,也是未來信息系統(tǒng)發(fā)展的重要趨勢。

        本項目擬采用D-S與遷移學(xué)習相結(jié)合的思想,利用分類器對石化一體化系統(tǒng)的地理信息進行識別,并利用其對石化一體化系統(tǒng)的地理信息進行識別,從而達到對其進行安全性探測的目的。本文提出了一種新的基于局部異常因素的誤差探測算法。該方法利用滑動窗對采集到的樣本進行多個特征值的分割,并利用各特征值對各誤差的嚴重程度進行評價,再利用該數(shù)值及門限值對誤差進行檢測。已有的網(wǎng)絡(luò)信息安全檢查方法在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)異常發(fā)現(xiàn)上有所改善,能夠有效地發(fā)現(xiàn)異常情況,但也面臨著錯誤率高、檢測效率低等問題。

        而針對石油化工集團一體化集成系統(tǒng)中存在的異常信息數(shù)據(jù)問題,文章提出一種基于信息融合技術(shù)的信息融合算法。為克服傳統(tǒng)的被動防護,本文介紹一種基于信息技術(shù)的石油化工集成系統(tǒng)的信息安全檢查技術(shù)。擬利用基于Lasso的圖像重建方法對圖像進行降噪處理。同時也利用滑動窗模式和多維度的特征,對石油化工集成系統(tǒng)中的異常信息進行探測與確認,以此來完成整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全檢測工作。

        1.信號的去噪處理工作

        在系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信號的去噪處理工作開展期間,我們可設(shè)y為壓縮信號,即系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中含有噪聲的信號,其具體表達方程式如下:

        式中,θ表示網(wǎng)絡(luò)中的測量矩陣;x(t)和z分別表示原始信號和隨機噪聲[1]。

        (1)信號稀疏:通常需要與壓縮感知理論相結(jié)合來去除信號中的噪聲,其基本依據(jù)是:x(t)能夠在網(wǎng)絡(luò)具有可壓縮性和洗屬性,也就是說,在傳感方式中,首先要做的就是用信號的稀疏來表達。而在這一過程中,振蕩信號可以采用傅里葉變換的形式,從而利用稀疏表示[2]。而離散傅里葉變換主要是指在時域和頻率變換中,都為離散形式。

        我們可設(shè){x[n]}0≤n≤N表示N點序列,這樣可根據(jù)式(2)表示傅里葉離散變換的情況。

        (2)測量信號。在全網(wǎng)范圍內(nèi),信號重建的準確度、壓縮速率等,將直接決定著測試矩陣的效果。對于具有1/M和0均值的正態(tài)分布,必須獲得測量矩陣Φ,且?i∈M(0,1/M)[3]。因此,通過與RIP標準相聯(lián)系,我們可以知道,當被測的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不符合式(3)時,則可對整個完整的壓縮信號進行重構(gòu)。

        式中,C為常數(shù);M為測量總數(shù);K是一個稀疏因子;Nz是網(wǎng)絡(luò)中原始信號長度。

        (3)重建信號。在全稀疏區(qū)內(nèi),其原信號x本身具有一定的稀疏性,利用Lasso方法,可以實現(xiàn)對該問題的最優(yōu)解,從而解決石油化工綜合系統(tǒng)中的信號重建問題。

        式中,γ表示比零大的正則項參數(shù),稀疏度在網(wǎng)絡(luò)中可通過該參數(shù)γ進行控制,即根據(jù)參數(shù)來調(diào)節(jié)重構(gòu)信號的稀疏度[4]。

        2.石油化工集成系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全檢測方法

        本文擬從網(wǎng)絡(luò)中異常信息的發(fā)現(xiàn)、異常信息溯源兩個角度來監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的安全性,主要研究內(nèi)容包括:

        (1)利用網(wǎng)絡(luò)中的時序相關(guān)性,利用滑動窗模型對可能的異常信息進行甄別。

        (2)利用多模式異常信息的時序特征,利用多模式的異常信息PT(ti)、單模式的異質(zhì)信息對網(wǎng)絡(luò)中可能發(fā)生的多模式數(shù)據(jù)進行風險評估。其中,PT(ti)、PT(ti)為變量,其大小與代表概率高低呈正相關(guān)[5]。在完成異常數(shù)據(jù)檢測后,基于空間相關(guān)性原則對異常數(shù)據(jù)進行進一步確認,在此基礎(chǔ)上,對石化企業(yè)信息安全進行了分析。

        (3)對不正常的資料進行鑒別。在整個系統(tǒng)的外部環(huán)境是穩(wěn)定的情況下,網(wǎng)絡(luò)中的測量值rj(ti)變化很慢,若集成網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生異常,那么在這個短暫的時段中,rj(ti)將會出現(xiàn)較大偏離,當rj(ti)符合式(8)時,表明該測量值為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的異常數(shù)據(jù)。

        式中,t表示一個傳感節(jié)點對一個網(wǎng)絡(luò)進行取樣需要的時間;δ2表示采樣數(shù)據(jù)的方差;和分別是由普通工作傳遞到下層傳感器度量的數(shù)學(xué)上的預(yù)期和在一個穩(wěn)定環(huán)境中度量的數(shù)學(xué)上的期望值。前者被認定為常數(shù)。在不同的環(huán)境下,兩種數(shù)學(xué)期望姿勢對應(yīng)值存在一定差異。

        若檢測過程中傳感器發(fā)生故障,或能量耗盡無法繼續(xù)工作,采樣時刻差異可能會導(dǎo)致相同結(jié)果連續(xù)讀數(shù)。

        也就是rj(ti) =rj(ti-1)[6]。

        以上兩種情形均可用作判定感測器讀取值的標準,再加上實際判定的結(jié)果,對于單一模式的資料流,網(wǎng)路中發(fā)生的異常機率Pj(ti)進行計算,具體公式如下:

        式中,Pj(ti)針對某個采樣時刻ti網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的異常概率進行描述和統(tǒng)計,屬于累加值;Pj(ti-1)是指前期取樣ti-1網(wǎng)絡(luò)中異??赡苄?;常量k表示判定狀態(tài)的總數(shù)量{rj(ti)};c代表的是一個參量。若讀取值rj(ti)可以在多個取樣瞬間持續(xù)地達到其判定的條件,那么采納數(shù)與單模異常的概率Pj(ti)之間則互為指數(shù)關(guān)系;相反則Pj(ti)和Pj(ti-1)均為零,再次執(zhí)行累積直到讀取Pj(ti)達到一個標準為止。

        只能使用一種類型的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流進行具體判斷,其判斷的準確性較低,為提升整個網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全檢查的準確性,需要對多種類型的數(shù)據(jù)進行融合。判定有無異常的網(wǎng)路資料,以及多模式異常的可能性PT(ti)的計算公式為:

        式中,λj表示權(quán)重的系數(shù),我們將具有較大振幅和快速頻率的樣本加權(quán)系數(shù)設(shè)定為較大值,以均衡多模態(tài)異常概率PT(ti)所受各單一振型異常概率PT(ti)的影響。反之,為避免由于個體數(shù)據(jù)而造成的錯誤判斷等問題,必須設(shè)定最小的加權(quán)系數(shù)。應(yīng)指出,由于在全網(wǎng)中數(shù)據(jù)的變化幅度與整體的加權(quán)系數(shù)有關(guān),因此在計算比率時,加權(quán)系數(shù)的取值可以與數(shù)據(jù)的標準差一致,也就是:λ1:λ2,:.…..:λj=σσ1:σ2,:…...:σj。

        3.實驗結(jié)果與分析

        試驗環(huán)境:兩臺交換機,一臺路由器,多個PC,所有開關(guān)都位于同一子網(wǎng)絡(luò)上。在此基礎(chǔ)上,提出一種基于網(wǎng)絡(luò)的信息安全檢測技術(shù),并對其性能進行了分析。為體現(xiàn)實驗的公平與公正,以探測時間為評估指標,比較各種探測方法的探測效率。

        (1)本文提出的新方法與基于D-S理論與遷移學(xué)習、基于信息增益特性的新方法相比,分別給出三種新方法的檢測錯誤率。當使用本發(fā)明的方法來對出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中的不正常數(shù)據(jù)進行檢測時,在多個重復(fù)中的檢測錯誤率都小于20%。從基于D-S與遷移學(xué)習的信息安全性檢驗算法,對出現(xiàn)的不正常數(shù)據(jù)進行檢驗,經(jīng)檢驗誤報率達到95%以上。在對網(wǎng)絡(luò)中異常數(shù)據(jù)檢測時,應(yīng)當基于信息增益特征選取適當檢測模型,而后開展檢測,其偵測率反復(fù)多次后,其偵測率約為50%。

        對比了三種算法的誤報率,可以看出,由本文提出的算法能夠有效地消除網(wǎng)絡(luò)中的噪音,從而降低系統(tǒng)的誤報率。

        (2)本文提出的方法,基于D-S和遷移學(xué)習及基于信息增益特性的方法。經(jīng)過幾次迭代,本項目提出的算法能夠比D-S和遷移學(xué)習更快地完成數(shù)據(jù)安全檢測、基于信息增益特征選擇等網(wǎng)絡(luò)檢測方法實現(xiàn)檢測的時間。

        4.石油化工集成自動化系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)安全策略

        (1)改善與升級網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        信息的安全性受網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)影響,將會使集成系統(tǒng)的信息安全等級下降,所以集成系統(tǒng)的信息安全策略應(yīng)優(yōu)先考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進與升級。在對集成系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行改善與優(yōu)化時,首先,要保證集成自動化系統(tǒng)在各個層面上都要有一個清晰的劃分,這樣才能保證整個網(wǎng)絡(luò)體系和裝置都能順利地工作。這樣就可以減少無謂能耗。為提高整體生產(chǎn)效率,應(yīng)盡量縮短制造時間。在優(yōu)化石油化工企業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的過程中,建議根據(jù)石油化工集成自動化系統(tǒng)的操作特性,從生產(chǎn)管理、工廠信息、過程控制這三個層次進行有針對性的改進。為了確保各層次之間的相互獨立性,同時又能維持一定的相互聯(lián)系,建議對這三個層次進行分別設(shè)計和優(yōu)化。這樣可以更加有效地縮短制造時間,提高整體產(chǎn)出。然后,必須加強資料庫資料的安全性。針對這種情況,石油化工企業(yè)可以在與石油化工有關(guān)的系統(tǒng)中,在每一個生產(chǎn)裝置或設(shè)備中都建立一個獨立的局部網(wǎng)絡(luò),以增強數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的獨立性,從而最大限度地降低其故障率。

        (2)合理使用冗余容錯安全管理技術(shù)

        通過對控制環(huán)路I/O卡件、開關(guān)等的冗余配置,提高了綜合自動化系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全性[7]。而在現(xiàn)場設(shè)備柜室內(nèi),因為通信必須要用到光纖,因此可以通過備用的方法來實現(xiàn)保護,這樣才能確保配線的合理和安全。

        (3)系統(tǒng)應(yīng)用意義與前景

        ①可完成現(xiàn)場的總線和集散兩種控制系統(tǒng)的同時存在。從20世紀70年代開始,就出現(xiàn)了許多成熟的控制系統(tǒng),經(jīng)過了發(fā)展、成熟和集中使用的發(fā)展歷程。先進的DCS系統(tǒng),具有較強的穩(wěn)定性、較強的軟件和較好的功能;但現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)尚處在研制過程中,其技術(shù)尚不夠成熟,其可靠性尚需檢驗,其性能也遠不及集散控制系統(tǒng)完備。

        ②可以將現(xiàn)場總線和集散控制系統(tǒng)集成在一起。將現(xiàn)場總線技術(shù)與已有的控制系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮其自身的優(yōu)勢,促進了其在工業(yè)生產(chǎn)中的廣泛使用。通過三種方式將現(xiàn)場總線和常規(guī)的控制系統(tǒng)進行整合:一是在DCS和PLC的I/O層實現(xiàn)了對現(xiàn)場總線的整合;二是將現(xiàn)場總線裝置與DCS,PLC集成在一起,統(tǒng)一配置,監(jiān)測和管理;三是控制站與DCS和PLC之間的數(shù)據(jù)整合,并通過網(wǎng)絡(luò)接口進行數(shù)據(jù)交換和地圖化。

        利用DCS和PLC的成熟工藝與工作實踐,充分利用其特有的優(yōu)點。隨著現(xiàn)場總線技術(shù)的普及,集成的功能也要盡早得到完善。在此基礎(chǔ)上,完成了對整個車間的綜合管理和控制。

        5.結(jié)語

        綜上所述,本文基于Lasso方法,通過對網(wǎng)絡(luò)的稀疏壓縮重構(gòu),采用滑動窗口方法,實現(xiàn)對多模態(tài)信息的融合,實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)中的異常信息的辨識和溯源。通過該課題的研究,能夠快速準確地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的異常信息,從而達到對信息進行安全監(jiān)控的目的,為石油化工綜合系統(tǒng)的穩(wěn)定運營奠定基礎(chǔ)。

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