[发明专利]基于因素神经网络的油气管网SCADA安全防御方法

摘要

本发明公开了一种基于因素神经网络的油气管网SCADA安全防御方法，其特征在于，系统由各类解析型因素神经元及其协作机制实现对具有分布式特征的SCADA系统的安全防御。包括：执行神经元、因素知识库神经元、统计神经元、追踪神经元、分析神经元、评价神经元、预警神经元、管理神经元、调度组装神经元。执行神经元部署在分布式SCADA系统三层网络架构中各级工控机、工程师站、操作员站上，捕捉和判断运行程序的行为因素(简称“因素”)，通过与其内的因素知识库比较，判断该程序是否为恶意程序，并采取相应措施；再与其他神经元协同配合，完成对整个的SCADA系统的安全防御、威胁预警、及安全评估。

主权项

基于因素神经网络的油气管网SCADA安全防御方法其特征在于，系统由各类解析型因素神经元(知识元)及其协作机制实现对具有分布式特征的SCADA系统的安全防御,包括如下部分：执行神经元：配置在SCADA系统各级工控机、工程师站、操作员站等各级上下位机上。用于捕捉和判断运行程序的程序行为因素(以下简称“因素”)，通过与执行神经元内部的因素知识库比较，判断该程序是否为恶意程序并采取相应措施；因素知识库神经元：用于储存程序因素的规则库，包括合法因素知识库和恶意因素知识库；其知识的获取来自预置方式和系统运行过程中判定为合法程序的因素；所述合法因素知识库，即由油气管网SCADA系统所有主机上经执行神经元判断为合法的程序因素组成的知识库；所述的恶意因素知识库，即由恶意因素组成的攻击识别知识库；统计神经元：对整个SCADA系统中的计算机遭受的攻击信息和主机配置信息进行统计；所述攻击信息包括：被攻击主机的详细位置、攻击类型、攻击来源；分析神经元：接收来自统计神经元的攻击统计信息和配置信息，分析判断出整个系统的可能遭受攻击的敏感区域；所述主机配置信息，包括：系统主机部署情况和主机上工控软件等已知程序的统计信息；追踪神经元：接收统计神经元的信息，对攻击信息进行分析，查找攻击来源,并接收外来的攻击破案信息；预警神经元：接收分析神经元和追踪神经元的信息，包括系统遭受攻击的情况以及攻击来源是否侦破，进而进行攻击威胁预警；评价神经元：接收分析神经元和追踪神经元的信息，包括系统遭受攻击的情况以及攻击来源是否侦破，进而对SCADA系统安全态势进行评价；管理神经元：接收因素知识库神经元发送的知识更新信息和统计神经元发送的计算机配置信息，同时接收来自外部发送来的新加入计算机的信息，实现神经元的注册、注销和神经元的发现等服务；为同类执行神经元以及SCADA系统新加入的计算机配置神经元并部署装备任务，并交调度组装神经元执行；所述新加入计算机的信息，包括计算机的位置部署信息、软件配置信息；调度组装神经元：接收管理神经元任务信息，从因素知识库神经元获取更新知识，负责对新老神经元进行组装或知识更新配置，并将新组装的执行神经元部署到新加入SCADA系统的计算机上。