大數據驅動的工控網絡態勢感知技術探究

馮剛

摘要：本文旨在探討工業互聯網快速發展背景下工控網絡安全問題的重要性，并針對這一挑戰提出了大數據支持下的工控網絡態勢感知技術。通過介紹大數據技術在工控網絡安全中的應用優勢，以及工控網絡態勢感知技術在實時監測與預警、綜合分析與決策支持等方面的具體應用，為工業領域相關從業者和研究者提供全面認識和深入思考。

關鍵詞：大數據；工控網絡；態勢感知技術

引言

工控網絡在現代工業中扮演著至關重要的角色，負責監控和控制工業生產過程中的各種設備和系統。然而，隨著工業互聯網的迅速發展和工控系統的普及，工控網絡面臨著日益嚴峻的安全挑戰。傳統的安全防御手段往往無法滿足復雜網絡環境下的安全需求，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。大數據技術的崛起為工控網絡的安全帶來了全新的可能性。通過大數據技術，工控網絡可以實現對海量數據的實時收集、分析和挖掘，從而全面感知網絡的狀態并及時預警潛在的安全威脅。本文旨在探討大數據支持下的工控網絡態勢感知技術，著重介紹其在工業控制系統安全中的研究現狀、應用前景以及未來發展方向。

1. 大數據支持下的工控網絡態勢感知技術優勢

1.1 數據量龐大、多樣化

隨著工控系統的普及和工業互聯網的迅速發展，工控網絡中產生的數據規模呈現出前所未有的增長態勢。這些數據不僅來源于各類傳感器、控制設備和生產環境，還包括操作日志、網絡通信記錄等多樣化的信息。由于工控網絡的特殊性，這些數據往往具有高度的時序性和復雜性的結構特征，傳統的數據處理方法很難勝任。然而，大數據技術的出現為解決這一難題提供了新的途徑。

大數據技術具備處理海量數據的能力，可以高效地存儲、管理和分析工控系統中的各類數據。通過大數據分析方法，可以對這些數據進行全面挖掘和分析，從中發現潛在的信息和規律[1]。例如，通過對傳感器數據的分析，可以實現對生產過程的實時監測和控制；通過對操作日志的挖掘，可以發現潛在的異常行為和安全威脅。因此，大數據技術為工控網絡的態勢感知提供了強大的數據支持，為工業控制系統的安全運行提供了堅實的基礎。

1.2 實時性與準確性

大數據技術的快速處理和分析能力為工控網絡態勢感知技術賦予了強大的實時性和準確性。在工業控制系統中，時間對于安全性的要求尤為關鍵，因此實時監測和感知網絡狀態成為保障系統安全的關鍵一環。大數據技術通過高效的數據處理算法和技術手段，能夠快速地處理工控網絡中產生的海量數據，并從中提取出關鍵信息。首先，大數據技術可以實現對工控網絡的實時監測，及時捕獲網絡中的各類數據流量、事件日志等信息。這種實時性的監測能夠使系統管理員迅速了解網絡狀態的變化，并對異常情況作出及時響應。其次，大數據技術具有較高的數據分析和挖掘能力，能夠快速而準確地識別出潛在的安全威脅和異常行為。通過對工控網絡中的數據進行深度分析，可以發現隱藏在數據背后的規律和模式，從而及時發現并防范潛在的安全風險。因此，大數據支持下的工控網絡態勢感知技術不僅能夠實現對網絡狀態的實時監測，還能夠提供準確、及時的安全態勢分析，為企業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據支持下工控網絡態勢感知技術的重要特點之一。借助大數據技術中的機器學習和人工智能算法，工控網絡態勢感知技術能夠實現對數據的智能分析和處理，從而提供智能化的安全決策支持。首先，工控網絡態勢感知技術可以通過機器學習算法對大量的歷史數據進行分析和學習，從中挖掘出安全事件的模式和規律。基于這些學習結果，系統可以對當前的網絡狀態進行評估，并預測可能出現的安全威脅。其次，系統還可以通過人工智能算法對實時數據進行監測和分析，及時發現異常行為和潛在的安全風險[2]。例如，系統可以利用深度學習算法對網絡流量進行實時監測，識別出異常流量和異常行為，并及時作出響應。在發現安全威脅后，智能化決策支持系統可以為管理員提供智能化的安全建議和應對方案。系統可以根據當前的安全事件和網絡狀態，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. 大數據支持下的工控網絡態勢感知技術應用

2.1 實時監測與預警

實時監測與預警是工控網絡態勢感知技術中至關重要的功能之一。借助大數據技術的支持，工控網絡態勢感知技術能夠對工控網絡的安全狀態進行實時監測和分析，并在發現異常情況時及時發出預警通知，以提前應對潛在的安全威脅。首先，工控網絡態勢感知技術通過持續收集、處理和分析工控系統中的數據流量、事件日志等信息，實時監測工控網絡的運行狀態。系統可以利用實時數據流分析技術，對網絡流量進行實時監測和識別，及時發現異常流量或異常行為。其次，一旦發現異常情況，工控網絡態勢感知技術將立即觸發預警機制，向相關人員發送警報通知。這些人員可能包括系統管理員、安全團隊成員或其他相關人員。預警通知可以通過多種方式進行，如電子郵件、短信、電話等，以確保相關人員及時收到警報并采取相應的應對措施。通過實時監測與預警功能，工控網絡態勢感知技術能夠幫助企業及時發現并應對工控網絡中的安全威脅，最大程度減少安全事件對生產系統的影響，保障工業控制系統的安全穩定運行。

2.2 綜合分析與決策支持

綜合分析與決策支持作為大數據支持下的工控網絡態勢感知技術的重要組成部分，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絡中各種安全數據，如實時監測數據、日志記錄、事件報告等，實現對工控網絡安全態勢的全面感知。這種綜合分析不僅能夠識別出已知的安全威脅，還能夠發現潛在的未知威脅和新型攻擊模式。通過對數據的深度挖掘和關聯分析，系統可以揭示安全事件之間的隱藏關系，幫助企業發現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據轉化為可操作的安全建議和決策方案，為企業管理層提供科學的決策依據。系統可以根據安全數據的分析結果，向企業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高效應對各類安全威脅，降低安全事件對業務運營的影響，提升整體安全水平。

綜合分析與決策支持功能的不斷優化和完善，將進一步提升工控網絡態勢感知技術在工業控制系統安全領域的應用效果和價值[3]。隨著大數據技術的不斷發展和應用，工控網絡安全將迎來更加智能化、精準化的安全防御和決策支持，為工業生產的安全穩定提供更為可靠的保障。

3. 關鍵技術與應用實踐

3.1 關鍵技術

工控網絡態勢感知技術的實現依賴于多項關鍵技術的支持，包括數據采集、數據處理、數據分析和智能決策等。首先，數據采集技術是工控網絡態勢感知技術的基礎。通過部署數據采集設備和傳感器，實時收集工控網絡中的各類數據，包括設備運行狀態、通信流量、日志記錄等。這些數據來源廣泛、種類繁多，涵蓋了工控網絡的各個方面，為后續的安全分析和決策提供了充足的數據支持。其次，數據處理技術是保證數據有效性和準確性的關鍵。由于工控網絡中數據量龐大，需要借助大數據處理平臺和算法進行高效處理[4]。數據處理技術能夠對原始數據進行清洗、過濾和去重，提取出有價值的信息，并對數據進行結構化和標準化，為后續的數據分析和挖掘做好準備。最后，數據分析技術是發現安全威脅和異常行為的關鍵。通過數據挖掘、機器學習和統計分析等方法，對工控網絡中的數據進行深入分析，發現其中的潛在規律和異常模式。數據分析技術能夠識別出網絡中的異常行為、不尋常的模式和潛在的安全威脅，為企業提供及時的安全預警和響應。

3.2 應用實踐

在工控網絡態勢感知技術的應用實踐中，關鍵技術發揮著重要作用。首先，在數據采集方面，工控系統需要部署各類傳感器和設備，實時采集工控網絡中的數據。這些數據包括設備狀態、環境參數、生產數據等，通過數據采集設備的部署，工控系統可以實現對工業過程的全面監測和感知。其次，在數據處理方面，工控系統需要借助大數據處理平臺和算法，對采集到的數據進行實時處理和分析。數據處理技術可以清洗、整合和轉換原始數據，提取出有用的信息，并為后續的數據分析和應用提供支持。再次，在數據分析方面，工控系統需要利用數據挖掘、機器學習和統計分析等方法，對采集到的數據進行深入分析。數據分析技術可以發現數據中的模式、識別異常和預測趨勢，為企業決策提供重要參考。最后，在智能決策方面，工控系統需要基于數據分析的結果，制定合理的決策和應對措施。智能決策技術可以自動識別安全威脅，并提供智能化的安全建議和決策，幫助企業管理層作出及時的反應和決策。

3.3 案例分析

在工控網絡中，應用大數據支持下的態勢感知技術，關鍵技術和實踐案例展現了其在工業領域的重要性和實用性。現代工業的高度自動化和智能化對工控網絡的安全性提出了更高的要求，而大數據支持下的態勢感知技術為應對這些挑戰提供了切實可行的解決方案。在實踐中，這些技術已經被廣泛應用于不同行業的工業控制系統中，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控系統的安全監測與態勢感知能力進行建設，以構建關鍵信息基礎設施安全防護體系為目標，主要包括建設覆蓋電力監控系統的安全態勢感知與管理平臺，并優化電力監控系統整體架構，提升其在網絡安全方面的可擴展性和可管理性。通過部署工業安全態勢感知與管理平臺以及相關安全防護產品，實現對電力監控系統網絡安全狀況的實時監測、風險預警、集中管控和應急處置，從而提升電力運營公司關鍵信息基礎設施的網絡安全保障能力。

項目目標包括貫徹落實“安全分區、縱深防護、統一監控”原則，完善集控中心的安全防護能力，提升基礎防護水平，構建監測預警能力。具體包括安全要素獲取、全面的資產管理、安全態勢分析、安全態勢呈現、預警通告及處置等功能。項目實施過程中，采用以資產為中心的安全管理視角，提高漏洞運維能力和效率，統一管理工業安全態勢，實現工業網絡設備的統一管理和安全統一分析。通過部署工業安全態勢感知與管理平臺，幫助電力運營公司實現工控系統流量的集中監測與態勢感知，提升了電力企業工業網絡安全監測與態勢感知能力[5]。這不僅展示了大數據支持下的工控網絡態勢感知技術的實際應用效果，也為其他行業的工業控制系統提供了有益的借鑒和參考。

總的來說，大數據支持下的工控網絡態勢感知技術在工業領域的應用前景廣闊，未來將繼續發揮重要作用。隨著工業互聯網的快速發展和技術的不斷創新，這項技術將不斷優化和完善，為工業企業提供更加全面、準確和智能的安全保障，推動工業生產的智能化、高效化和可持續發展。

結語

本文對大數據支持下的工控網絡態勢感知技術進行了深入探討，并重點介紹了其在工業領域的關鍵技術和應用實踐。通過分析和總結，可以得出以下結論：首先，大數據支持下的工控網絡態勢感知技術在工業領域具有重要的實用意義。隨著工業互聯網的不斷發展和工控系統的普及應用，工業企業面臨的安全威脅日益嚴峻，而這項技術為工業控制系統提供了全新的安全防御方案。其次，關鍵技術的不斷創新和應用實踐的積累為工控網絡態勢感知技術的發展奠定了堅實基礎。數據量龐大、多樣化的特點為大數據技術的應用提供了豐富的數據資源，而實時監測與預警、綜合分析與決策支持等關鍵技術則為工控網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據支持下的工控網絡態勢感知技術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在工業領域的廣泛適用性和實用性，為工業企業的安全生產和持續發展提供了有力支持。

參考文獻：

[1]陳濤，石聰聰，鄒振婉，等.電力工控系統網絡安全態勢感知關鍵技術及應用[Z].新疆維吾爾自治區，國網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[J].信息技術與標準化，2022（5）：96-99.

[3]楊超，張健偉.態勢感知技術提升工廠網絡安全水平[J].經營管理者， 2022（1）：104.

[4]劉杰.基于大數據的工控網絡態勢感知技術研究與應用[D].沈陽：中國科學院大學（中國科學院沈陽計算技術研究所），2021.

[5]奇安信科技集團股份有限公司.電力企業工業安全監測與態勢感知能力建設[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、網絡安全。