馮剛

摘要：本文旨在探討工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展背景下工控網(wǎng)絡安全問題的重要性，并針對這一挑戰(zhàn)提出了大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)。通過介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在工控網(wǎng)絡安全中的應用優(yōu)勢，以及工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)在實時監(jiān)測與預警、綜合分析與決策支持等方面的具體應用，為工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)從業(yè)者和研究者提供全面認識和深入思考。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；工控網(wǎng)絡；態(tài)勢感知技術(shù)

引言

工控網(wǎng)絡在現(xiàn)代工業(yè)中扮演著至關(guān)重要的角色，負責監(jiān)控和控制工業(yè)生產(chǎn)過程中的各種設(shè)備和系統(tǒng)。然而，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和工控系統(tǒng)的普及，工控網(wǎng)絡面臨著日益嚴峻的安全挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的安全防御手段往往無法滿足復雜網(wǎng)絡環(huán)境下的安全需求，因此尋求一種更加先進和高效的安全解決方案成為當務之急。大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起為工控網(wǎng)絡的安全帶來了全新的可能性。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，工控網(wǎng)絡可以實現(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的實時收集、分析和挖掘，從而全面感知網(wǎng)絡的狀態(tài)并及時預警潛在的安全威脅。本文旨在探討大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)，著重介紹其在工業(yè)控制系統(tǒng)安全中的研究現(xiàn)狀、應用前景以及未來發(fā)展方向。

1. 大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)優(yōu)勢

1.1 數(shù)據(jù)量龐大、多樣化

隨著工控系統(tǒng)的普及和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，工控網(wǎng)絡中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)出前所未有的增長態(tài)勢。這些數(shù)據(jù)不僅來源于各類傳感器、控制設(shè)備和生產(chǎn)環(huán)境，還包括操作日志、網(wǎng)絡通信記錄等多樣化的信息。由于工控網(wǎng)絡的特殊性，這些數(shù)據(jù)往往具有高度的時序性和復雜性的結(jié)構(gòu)特征，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法很難勝任。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)為解決這一難題提供了新的途徑。

大數(shù)據(jù)技術(shù)具備處理海量數(shù)據(jù)的能力，可以高效地存儲、管理和分析工控系統(tǒng)中的各類數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)分析方法，可以對這些數(shù)據(jù)進行全面挖掘和分析，從中發(fā)現(xiàn)潛在的信息和規(guī)律[1]。例如，通過對傳感器數(shù)據(jù)的分析，可以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)測和控制；通過對操作日志的挖掘，可以發(fā)現(xiàn)潛在的異常行為和安全威脅。因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)為工控網(wǎng)絡的態(tài)勢感知提供了強大的數(shù)據(jù)支持，為工業(yè)控制系統(tǒng)的安全運行提供了堅實的基礎(chǔ)。

1.2 實時性與準確性

大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速處理和分析能力為工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)賦予了強大的實時性和準確性。在工業(yè)控制系統(tǒng)中，時間對于安全性的要求尤為關(guān)鍵，因此實時監(jiān)測和感知網(wǎng)絡狀態(tài)成為保障系統(tǒng)安全的關(guān)鍵一環(huán)。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過高效的數(shù)據(jù)處理算法和技術(shù)手段，能夠快速地處理工控網(wǎng)絡中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并從中提取出關(guān)鍵信息。首先，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)對工控網(wǎng)絡的實時監(jiān)測，及時捕獲網(wǎng)絡中的各類數(shù)據(jù)流量、事件日志等信息。這種實時性的監(jiān)測能夠使系統(tǒng)管理員迅速了解網(wǎng)絡狀態(tài)的變化，并對異常情況作出及時響應。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有較高的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力，能夠快速而準確地識別出潛在的安全威脅和異常行為。通過對工控網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行深度分析，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，從而及時發(fā)現(xiàn)并防范潛在的安全風險。因此，大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)絡狀態(tài)的實時監(jiān)測，還能夠提供準確、及時的安全態(tài)勢分析，為企業(yè)建立起一道強大的安全防線。

1.3 智能化決策支持

智能化決策支持是大數(shù)據(jù)支持下工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的重要特點之一。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)中的機器學習和人工智能算法，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能分析和處理，從而提供智能化的安全決策支持。首先，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)可以通過機器學習算法對大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析和學習，從中挖掘出安全事件的模式和規(guī)律。基于這些學習結(jié)果，系統(tǒng)可以對當前的網(wǎng)絡狀態(tài)進行評估，并預測可能出現(xiàn)的安全威脅。其次，系統(tǒng)還可以通過人工智能算法對實時數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)異常行為和潛在的安全風險[2]。例如，系統(tǒng)可以利用深度學習算法對網(wǎng)絡流量進行實時監(jiān)測，識別出異常流量和異常行為，并及時作出響應。在發(fā)現(xiàn)安全威脅后，智能化決策支持系統(tǒng)可以為管理員提供智能化的安全建議和應對方案。系統(tǒng)可以根據(jù)當前的安全事件和網(wǎng)絡狀態(tài)，自動生成針對性的安全措施，幫助管理員快速作出決策并采取行動。

2. 大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)應用

2.1 實時監(jiān)測與預警

實時監(jiān)測與預警是工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)中至關(guān)重要的功能之一。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)能夠?qū)た鼐W(wǎng)絡的安全狀態(tài)進行實時監(jiān)測和分析，并在發(fā)現(xiàn)異常情況時及時發(fā)出預警通知，以提前應對潛在的安全威脅。首先，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)通過持續(xù)收集、處理和分析工控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流量、事件日志等信息，實時監(jiān)測工控網(wǎng)絡的運行狀態(tài)。系統(tǒng)可以利用實時數(shù)據(jù)流分析技術(shù)，對網(wǎng)絡流量進行實時監(jiān)測和識別，及時發(fā)現(xiàn)異常流量或異常行為。其次，一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)將立即觸發(fā)預警機制，向相關(guān)人員發(fā)送警報通知。這些人員可能包括系統(tǒng)管理員、安全團隊成員或其他相關(guān)人員。預警通知可以通過多種方式進行，如電子郵件、短信、電話等，以確保相關(guān)人員及時收到警報并采取相應的應對措施。通過實時監(jiān)測與預警功能，工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)能夠幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并應對工控網(wǎng)絡中的安全威脅，最大程度減少安全事件對生產(chǎn)系統(tǒng)的影響，保障工業(yè)控制系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

2.2 綜合分析與決策支持

綜合分析與決策支持作為大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的重要組成部分，具有進一步深化安全分析和提升安全決策效能的潛力。

首先，綜合分析功能通過收集和整合工控網(wǎng)絡中各種安全數(shù)據(jù)，如實時監(jiān)測數(shù)據(jù)、日志記錄、事件報告等，實現(xiàn)對工控網(wǎng)絡安全態(tài)勢的全面感知。這種綜合分析不僅能夠識別出已知的安全威脅，還能夠發(fā)現(xiàn)潛在的未知威脅和新型攻擊模式。通過對數(shù)據(jù)的深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析，系統(tǒng)可以揭示安全事件之間的隱藏關(guān)系，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)并應對可能存在的安全風險。其次，決策支持功能將基于綜合分析的安全數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的安全建議和決策方案，為企業(yè)管理層提供科學的決策依據(jù)。系統(tǒng)可以根據(jù)安全數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，向企業(yè)管理層提供定制化的安全報告和警示信息，指導他們制定合適的安全策略和應對措施。這種智能化的決策支持能夠幫助企業(yè)高效應對各類安全威脅，降低安全事件對業(yè)務運營的影響，提升整體安全水平。

綜合分析與決策支持功能的不斷優(yōu)化和完善，將進一步提升工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)在工業(yè)控制系統(tǒng)安全領(lǐng)域的應用效果和價值[3]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和應用，工控網(wǎng)絡安全將迎來更加智能化、精準化的安全防御和決策支持，為工業(yè)生產(chǎn)的安全穩(wěn)定提供更為可靠的保障。

3. 關(guān)鍵技術(shù)與應用實踐

3.1 關(guān)鍵技術(shù)

工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的實現(xiàn)依賴于多項關(guān)鍵技術(shù)的支持，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和智能決策等。首先，數(shù)據(jù)采集技術(shù)是工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的基礎(chǔ)。通過部署數(shù)據(jù)采集設(shè)備和傳感器，實時收集工控網(wǎng)絡中的各類數(shù)據(jù)，包括設(shè)備運行狀態(tài)、通信流量、日志記錄等。這些數(shù)據(jù)來源廣泛、種類繁多，涵蓋了工控網(wǎng)絡的各個方面，為后續(xù)的安全分析和決策提供了充足的數(shù)據(jù)支持。其次，數(shù)據(jù)處理技術(shù)是保證數(shù)據(jù)有效性和準確性的關(guān)鍵。由于工控網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)量龐大，需要借助大數(shù)據(jù)處理平臺和算法進行高效處理[4]。數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠?qū)υ紨?shù)據(jù)進行清洗、過濾和去重，提取出有價值的信息，并對數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化和標準化，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘做好準備。最后，數(shù)據(jù)分析技術(shù)是發(fā)現(xiàn)安全威脅和異常行為的關(guān)鍵。通過數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和統(tǒng)計分析等方法，對工控網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行深入分析，發(fā)現(xiàn)其中的潛在規(guī)律和異常模式。數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠識別出網(wǎng)絡中的異常行為、不尋常的模式和潛在的安全威脅，為企業(yè)提供及時的安全預警和響應。

3.2 應用實踐

在工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的應用實踐中，關(guān)鍵技術(shù)發(fā)揮著重要作用。首先，在數(shù)據(jù)采集方面，工控系統(tǒng)需要部署各類傳感器和設(shè)備，實時采集工控網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)等，通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備的部署，工控系統(tǒng)可以實現(xiàn)對工業(yè)過程的全面監(jiān)測和感知。其次，在數(shù)據(jù)處理方面，工控系統(tǒng)需要借助大數(shù)據(jù)處理平臺和算法，對采集到的數(shù)據(jù)進行實時處理和分析。數(shù)據(jù)處理技術(shù)可以清洗、整合和轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)，提取出有用的信息，并為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應用提供支持。再次，在數(shù)據(jù)分析方面，工控系統(tǒng)需要利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和統(tǒng)計分析等方法，對采集到的數(shù)據(jù)進行深入分析。數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、識別異常和預測趨勢，為企業(yè)決策提供重要參考。最后，在智能決策方面，工控系統(tǒng)需要基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，制定合理的決策和應對措施。智能決策技術(shù)可以自動識別安全威脅，并提供智能化的安全建議和決策，幫助企業(yè)管理層作出及時的反應和決策。

3.3 案例分析

在工控網(wǎng)絡中，應用大數(shù)據(jù)支持下的態(tài)勢感知技術(shù)，關(guān)鍵技術(shù)和實踐案例展現(xiàn)了其在工業(yè)領(lǐng)域的重要性和實用性?，F(xiàn)代工業(yè)的高度自動化和智能化對工控網(wǎng)絡的安全性提出了更高的要求，而大數(shù)據(jù)支持下的態(tài)勢感知技術(shù)為應對這些挑戰(zhàn)提供了切實可行的解決方案。在實踐中，這些技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用于不同行業(yè)的工業(yè)控制系統(tǒng)中，并取得了顯著的成效。

舉例來說，青海黃河電力運營有限公司項目的核心工作是圍繞電力監(jiān)控系統(tǒng)的安全監(jiān)測與態(tài)勢感知能力進行建設(shè)，以構(gòu)建關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施安全防護體系為目標，主要包括建設(shè)覆蓋電力監(jiān)控系統(tǒng)的安全態(tài)勢感知與管理平臺，并優(yōu)化電力監(jiān)控系統(tǒng)整體架構(gòu)，提升其在網(wǎng)絡安全方面的可擴展性和可管理性。通過部署工業(yè)安全態(tài)勢感知與管理平臺以及相關(guān)安全防護產(chǎn)品，實現(xiàn)對電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡安全狀況的實時監(jiān)測、風險預警、集中管控和應急處置，從而提升電力運營公司關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡安全保障能力。

項目目標包括貫徹落實“安全分區(qū)、縱深防護、統(tǒng)一監(jiān)控”原則，完善集控中心的安全防護能力，提升基礎(chǔ)防護水平，構(gòu)建監(jiān)測預警能力。具體包括安全要素獲取、全面的資產(chǎn)管理、安全態(tài)勢分析、安全態(tài)勢呈現(xiàn)、預警通告及處置等功能。項目實施過程中，采用以資產(chǎn)為中心的安全管理視角，提高漏洞運維能力和效率，統(tǒng)一管理工業(yè)安全態(tài)勢，實現(xiàn)工業(yè)網(wǎng)絡設(shè)備的統(tǒng)一管理和安全統(tǒng)一分析。通過部署工業(yè)安全態(tài)勢感知與管理平臺，幫助電力運營公司實現(xiàn)工控系統(tǒng)流量的集中監(jiān)測與態(tài)勢感知，提升了電力企業(yè)工業(yè)網(wǎng)絡安全監(jiān)測與態(tài)勢感知能力[5]。這不僅展示了大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的實際應用效果，也為其他行業(yè)的工業(yè)控制系統(tǒng)提供了有益的借鑒和參考。

總的來說，大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應用前景廣闊，未來將繼續(xù)發(fā)揮重要作用。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和技術(shù)的不斷創(chuàng)新，這項技術(shù)將不斷優(yōu)化和完善，為工業(yè)企業(yè)提供更加全面、準確和智能的安全保障，推動工業(yè)生產(chǎn)的智能化、高效化和可持續(xù)發(fā)展。

結(jié)語

本文對大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)進行了深入探討，并重點介紹了其在工業(yè)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)和應用實踐。通過分析和總結(jié)，可以得出以下結(jié)論：首先，大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域具有重要的實用意義。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和工控系統(tǒng)的普及應用，工業(yè)企業(yè)面臨的安全威脅日益嚴峻，而這項技術(shù)為工業(yè)控制系統(tǒng)提供了全新的安全防御方案。其次，關(guān)鍵技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應用實踐的積累為工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)的發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)量龐大、多樣化的特點為大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，而實時監(jiān)測與預警、綜合分析與決策支持等關(guān)鍵技術(shù)則為工控網(wǎng)絡的安全保障提供了可靠支持。最后，本文還通過案例分析展示了大數(shù)據(jù)支持下的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)在實際應用中取得的成果和效益。這些成功案例充分證明了該技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛適用性和實用性，為工業(yè)企業(yè)的安全生產(chǎn)和持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。

參考文獻：

[1]陳濤，石聰聰，鄒振婉，等.電力工控系統(tǒng)網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知關(guān)鍵技術(shù)及應用[Z].新疆維吾爾自治區(qū)，國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學研究院，2022-07-27.

[2]安錦程，王弢，崔君榮，等.基于工控安全標準的城市軌道交通平臺建設(shè)[J].信息技術(shù)與標準化，2022（5）：96-99.

[3]楊超，張健偉.態(tài)勢感知技術(shù)提升工廠網(wǎng)絡安全水平[J].經(jīng)營管理者， 2022（1）：104.

[4]劉杰.基于大數(shù)據(jù)的工控網(wǎng)絡態(tài)勢感知技術(shù)研究與應用[D].沈陽：中國科學院大學（中國科學院沈陽計算技術(shù)研究所），2021.

[5]奇安信科技集團股份有限公司.電力企業(yè)工業(yè)安全監(jiān)測與態(tài)勢感知能力建設(shè)[J].自動化博覽，2023，40（1）：86-88.

作者簡介：馮剛，碩士研究生，工程師，研究方向：信息化管理、網(wǎng)絡安全。