因素分析法的油气SCADA系统事前评价

李顺鑫 曹谢东 赵梦辉 焦文丽

摘要 本文结合因素空间理论来研究油气SCADA系统信息安全，得到了油气SCADA系统事前信息安全评价因素模型，通过编程实现了基于因素空间的因素分析法，只要给出一系列事前因素分析表，并把其作为输入就可以得到相对应的规则，再以代码的形式将因素分析法中关联出的规则添加到Matlab模糊逻辑工具箱中，对事前信息安全评价因素模型进行评价，最终通过Matlab软件使因素分析法对该模型推理得到实现，为油气SCADA系统信息安全防御的解决方法提供了一种新的思路。

【关键词】油气SCADA系统 信息安全评价 因素空间 因素分析法

油气SCADA系统（即数据采集与监视控制系统）是我国油气田工业控制系统的核心，它对油气开采、集输等环节的作用不言而喻，其安全性关乎到整个油气田的生产运行。传统的SCADA系统较为封闭，在工业控制系统开始大量使用互联网技术后也变得更加开方，而针对工控系统的恶意攻击也日益凸显。

本文对油气SCADA系统信息安全评价方法进行较为积极的探索，提出一种基于因素分析法的评价方法对油气SCADA系统评价模型的事前因素进行评价，从而提高系统的安全性。

1 基于因素空间的因素分析法

因素分析法又稱为经验分析法，可以从分析人员的知识和经验中自动提取有用的知识规则，并对给定的因素分析表进行提取，获取相应的推理规则。

假设SCADA信息系统安全评价相关规则已经由因素分析法推理出来，按照给定的因素分析表中因素的次序重新整理后，其形式如下.

由上述方式获取相应的规则，将关联出的规则加入模糊逻辑工具箱（Fuzzy logicbox）的规则库中，形成具有专家知识推理功能的推理模型。本文选择模糊逻辑工具箱中的Mamdani推理模型。

Mamdani模型通过事先掌握的一组推理规则实现从输入到输出的推理计算，从而建立准确的辨识系统，这里采用极小运算规则定义相关的模糊关系，例如规则：

2 因素分析推理评价的Matlab实现

本文以油气SCADA系统事前评价为例，阐述了因素分析法推模型进行评价的相关过程。以因素分析表为操作对象，分析表中的每一条都为专家经验且都是因素分析法的一个对象，例如fio"'f17是事前的条件因素。

将相应的输入输出变量添加到Matlab中，并为输入输出变量添加模糊隶属函数，然后用Matlab相应代码提取Excel中存放的规则，加入模糊逻辑工具箱（ fuzzy logic box）中。加入模糊规则的形式如图1所示，这样就可以构建基于因素分析法的事前评价Mamdani推理模型。

再加入事前已经做好的评价测试样本，分为五个评价指标，假定输入1为较好，输入2为好，输入3为中，输入4为差，输入5为较差。给定性输入：[flo fll f12 f13 f14 f15 f16f17]=[2 5 2 3 4 2 1 1]，在Matlab中运行下即可己得到运行结果。

3 结论

本文以工业控制系统信息安全标准规范和专家经验为基础，使因素分析法运用在油气SCADA系统信息安全评价上，为油气SCADA系统信息安全提供了一个可描述的数学框架，事先给出了油气SCADA系统信息安全事前评分表，评分表中的指标因素较为全面，通过编程实现了基于因素空间的因素分析法，并在此基础上，将因素分析法关联出的规则与Matlab模糊逻辑工具箱相结合，得到了因素分析法的Mamdani推理模型，将因素分析法运用到更多的因素评价中提供一种思路。

参考文献

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