大数据驱动的工控网络态势感知技术探究

冯刚

摘要：本文旨在探讨工业互联网快速发展背景下工控网络安全问题的重要性，并针对这一挑战提出了大数据支持下的工控网络态势感知技术。通过介绍大数据技术在工控网络安全中的应用优势，以及工控网络态势感知技术在实时监测与预警、综合分析与决策支持等方面的具体应用，为工业领域相关从业者和研究者提供全面认识和深入思考。

关键词：大数据；工控网络；态势感知技术

引言

工控网络在现代工业中扮演着至关重要的角色，负责监控和控制工业生产过程中的各种设备和系统。然而，随着工业互联网的迅速发展和工控系统的普及，工控网络面临着日益严峻的安全挑战。传统的安全防御手段往往无法满足复杂网络环境下的安全需求，因此寻求一种更加先进和高效的安全解决方案成为当务之急。大数据技术的崛起为工控网络的安全带来了全新的可能性。通过大数据技术，工控网络可以实现对海量数据的实时收集、分析和挖掘，从而全面感知网络的状态并及时预警潜在的安全威胁。本文旨在探讨大数据支持下的工控网络态势感知技术，着重介绍其在工业控制系统安全中的研究现状、应用前景以及未来发展方向。

1. 大数据支持下的工控网络态势感知技术优势

1.1 数据量庞大、多样化

随着工控系统的普及和工业互联网的迅速发展，工控网络中产生的数据规模呈现出前所未有的增长态势。这些数据不仅来源于各类传感器、控制设备和生产环境，还包括操作日志、网络通信记录等多样化的信息。由于工控网络的特殊性，这些数据往往具有高度的时序性和复杂性的结构特征，传统的数据处理方法很难胜任。然而，大数据技术的出现为解决这一难题提供了新的途径。

大数据技术具备处理海量数据的能力，可以高效地存储、管理和分析工控系统中的各类数据。通过大数据分析方法，可以对这些数据进行全面挖掘和分析，从中发现潜在的信息和规律[1]。例如，通过对传感器数据的分析，可以实现对生产过程的实时监测和控制；通过对操作日志的挖掘，可以发现潜在的异常行为和安全威胁。因此，大数据技术为工控网络的态势感知提供了强大的数据支持，为工业控制系统的安全运行提供了坚实的基础。

1.2 实时性与准确性

大数据技术的快速处理和分析能力为工控网络态势感知技术赋予了强大的实时性和准确性。在工业控制系统中，时间对于安全性的要求尤为关键，因此实时监测和感知网络状态成为保障系统安全的关键一环。大数据技术通过高效的数据处理算法和技术手段，能够快速地处理工控网络中产生的海量数据，并从中提取出关键信息。首先，大数据技术可以实现对工控网络的实时监测，及时捕获网络中的各类数据流量、事件日志等信息。这种实时性的监测能够使系统管理员迅速了解网络状态的变化，并对异常情况作出及时响应。其次，大数据技术具有较高的数据分析和挖掘能力，能够快速而准确地识别出潜在的安全威胁和异常行为。通过对工控网络中的数据进行深度分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式，从而及时发现并防范潜在的安全风险。因此，大数据支持下的工控网络态势感知技术不仅能够实现对网络状态的实时监测，还能够提供准确、及时的安全态势分析，为企业建立起一道强大的安全防线。

1.3 智能化决策支持

智能化决策支持是大数据支持下工控网络态势感知技术的重要特点之一。借助大数据技术中的机器学习和人工智能算法，工控网络态势感知技术能够实现对数据的智能分析和处理，从而提供智能化的安全决策支持。首先，工控网络态势感知技术可以通过机器学习算法对大量的历史数据进行分析和学习，从中挖掘出安全事件的模式和规律。基于这些学习结果，系统可以对当前的网络状态进行评估，并预测可能出现的安全威胁。其次，系统还可以通过人工智能算法对实时数据进行监测和分析，及时发现异常行为和潜在的安全风险[2]。例如，系统可以利用深度学习算法对网络流量进行实时监测，识别出异常流量和异常行为，并及时作出响应。在发现安全威胁后，智能化决策支持系统可以为管理员提供智能化的安全建议和应对方案。系统可以根据当前的安全事件和网络状态，自动生成针对性的安全措施，帮助管理员快速作出决策并采取行动。

2. 大数据支持下的工控网络态势感知技术应用

2.1 实时监测与预警

实时监测与预警是工控网络态势感知技术中至关重要的功能之一。借助大数据技术的支持，工控网络态势感知技术能够对工控网络的安全状态进行实时监测和分析，并在发现异常情况时及时发出预警通知，以提前应对潜在的安全威胁。首先，工控网络态势感知技术通过持续收集、处理和分析工控系统中的数据流量、事件日志等信息，实时监测工控网络的运行状态。系统可以利用实时数据流分析技术，对网络流量进行实时监测和识别，及时发现异常流量或异常行为。其次，一旦发现异常情况，工控网络态势感知技术将立即触发预警机制，向相关人员发送警报通知。这些人员可能包括系统管理员、安全团队成员或其他相关人员。预警通知可以通过多种方式进行，如电子邮件、短信、电话等，以确保相关人员及时收到警报并采取相应的应对措施。通过实时监测与预警功能，工控网络态势感知技术能够帮助企业及时发现并应对工控网络中的安全威胁，最大程度减少安全事件对生产系统的影响，保障工业控制系统的安全稳定运行。

2.2 综合分析与决策支持

综合分析与决策支持作为大数据支持下的工控网络态势感知技术的重要组成部分，具有进一步深化安全分析和提升安全决策效能的潜力。

首先，综合分析功能通过收集和整合工控网络中各种安全数据，如实时监测数据、日志记录、事件报告等，实现对工控网络安全态势的全面感知。这种综合分析不仅能够识别出已知的安全威胁，还能够发现潜在的未知威胁和新型攻击模式。通过对数据的深度挖掘和关联分析，系统可以揭示安全事件之间的隐藏关系，帮助企业发现并应对可能存在的安全风险。其次，决策支持功能将基于综合分析的安全数据转化为可操作的安全建议和决策方案，为企业管理层提供科学的决策依据。系统可以根据安全数据的分析结果，向企业管理层提供定制化的安全报告和警示信息，指导他们制定合适的安全策略和应对措施。这种智能化的决策支持能够帮助企业高效应对各类安全威胁，降低安全事件对业务运营的影响，提升整体安全水平。

综合分析与决策支持功能的不断优化和完善，将进一步提升工控网络态势感知技术在工业控制系统安全领域的应用效果和价值[3]。随着大数据技术的不断发展和应用，工控网络安全将迎来更加智能化、精准化的安全防御和决策支持，为工业生产的安全稳定提供更为可靠的保障。

3. 关键技术与应用实践

3.1 关键技术

工控网络态势感知技术的实现依赖于多项关键技术的支持，包括数据采集、数据处理、数据分析和智能决策等。首先，数据采集技术是工控网络态势感知技术的基础。通过部署数据采集设备和传感器，实时收集工控网络中的各类数据，包括设备运行状态、通信流量、日志记录等。这些数据来源广泛、种类繁多，涵盖了工控网络的各个方面，为后续的安全分析和决策提供了充足的数据支持。其次，数据处理技术是保证数据有效性和准确性的关键。由于工控网络中数据量庞大，需要借助大数据处理平台和算法进行高效处理[4]。数据处理技术能够对原始数据进行清洗、过滤和去重，提取出有价值的信息，并对数据进行结构化和标准化，为后续的数据分析和挖掘做好准备。最后，数据分析技术是发现安全威胁和异常行为的关键。通过数据挖掘、机器学习和统计分析等方法，对工控网络中的数据进行深入分析，发现其中的潜在规律和异常模式。数据分析技术能够识别出网络中的异常行为、不寻常的模式和潜在的安全威胁，为企业提供及时的安全预警和响应。

3.2 应用实践

在工控网络态势感知技术的应用实践中，关键技术发挥着重要作用。首先，在数据采集方面，工控系统需要部署各类传感器和设备，实时采集工控网络中的数据。这些数据包括设备状态、环境参数、生产数据等，通过数据采集设备的部署，工控系统可以实现对工业过程的全面监测和感知。其次，在数据处理方面，工控系统需要借助大数据处理平台和算法，对采集到的数据进行实时处理和分析。数据处理技术可以清洗、整合和转换原始数据，提取出有用的信息，并为后续的数据分析和应用提供支持。再次，在数据分析方面，工控系统需要利用数据挖掘、机器学习和统计分析等方法，对采集到的数据进行深入分析。数据分析技术可以发现数据中的模式、识别异常和预测趋势，为企业决策提供重要参考。最后，在智能决策方面，工控系统需要基于数据分析的结果，制定合理的决策和应对措施。智能决策技术可以自动识别安全威胁，并提供智能化的安全建议和决策，帮助企业管理层作出及时的反应和决策。

3.3 案例分析

在工控网络中，应用大数据支持下的态势感知技术，关键技术和实践案例展现了其在工业领域的重要性和实用性。现代工业的高度自动化和智能化对工控网络的安全性提出了更高的要求，而大数据支持下的态势感知技术为应对这些挑战提供了切实可行的解决方案。在实践中，这些技术已经被广泛应用于不同行业的工业控制系统中，并取得了显著的成效。

举例来说，青海黄河电力运营有限公司项目的核心工作是围绕电力监控系统的安全监测与态势感知能力进行建设，以构建关键信息基础设施安全防护体系为目标，主要包括建设覆盖电力监控系统的安全态势感知与管理平台，并优化电力监控系统整体架构，提升其在网络安全方面的可扩展性和可管理性。通过部署工业安全态势感知与管理平台以及相关安全防护产品，实现对电力监控系统网络安全状况的实时监测、风险预警、集中管控和应急处置，从而提升电力运营公司关键信息基础设施的网络安全保障能力。

项目目标包括贯彻落实“安全分区、纵深防护、统一监控”原则，完善集控中心的安全防护能力，提升基础防护水平，构建监测预警能力。具体包括安全要素获取、全面的资产管理、安全态势分析、安全态势呈现、预警通告及处置等功能。项目实施过程中，采用以资产为中心的安全管理视角，提高漏洞运维能力和效率，统一管理工业安全态势，实现工业网络设备的统一管理和安全统一分析。通过部署工业安全态势感知与管理平台，帮助电力运营公司实现工控系统流量的集中监测与态势感知，提升了电力企业工业网络安全监测与态势感知能力[5]。这不仅展示了大数据支持下的工控网络态势感知技术的实际应用效果，也为其他行业的工业控制系统提供了有益的借鉴和参考。

总的来说，大数据支持下的工控网络态势感知技术在工业领域的应用前景广阔，未来将继续发挥重要作用。随着工业互联网的快速发展和技术的不断创新，这项技术将不断优化和完善，为工业企业提供更加全面、准确和智能的安全保障，推动工业生产的智能化、高效化和可持续发展。

结语

本文对大数据支持下的工控网络态势感知技术进行了深入探讨，并重点介绍了其在工业领域的关键技术和应用实践。通过分析和总结，可以得出以下结论：首先，大数据支持下的工控网络态势感知技术在工业领域具有重要的实用意义。随着工业互联网的不断发展和工控系统的普及应用，工业企业面临的安全威胁日益严峻，而这项技术为工业控制系统提供了全新的安全防御方案。其次，关键技术的不断创新和应用实践的积累为工控网络态势感知技术的发展奠定了坚实基础。数据量庞大、多样化的特点为大数据技术的应用提供了丰富的数据资源，而实时监测与预警、综合分析与决策支持等关键技术则为工控网络的安全保障提供了可靠支持。最后，本文还通过案例分析展示了大数据支持下的工控网络态势感知技术在实际应用中取得的成果和效益。这些成功案例充分证明了该技术在工业领域的广泛适用性和实用性，为工业企业的安全生产和持续发展提供了有力支持。

参考文献：

[1]陈涛，石聪聪，邹振婉，等.电力工控系统网络安全态势感知关键技术及应用[Z].新疆维吾尔自治区，国网新疆电力有限公司电力科学研究院，2022-07-27.

[2]安锦程，王弢，崔君荣，等.基于工控安全标准的城市轨道交通平台建设[J].信息技术与标准化，2022（5）：96-99.

[3]杨超，张健伟.态势感知技术提升工厂网络安全水平[J].经营管理者， 2022（1）：104.

[4]刘杰.基于大数据的工控网络态势感知技术研究与应用[D].沈阳：中国科学院大学（中国科学院沈阳计算技术研究所），2021.

[5]奇安信科技集团股份有限公司.电力企业工业安全监测与态势感知能力建设[J].自动化博览，2023，40（1）：86-88.

作者简介：冯刚，硕士研究生，工程师，研究方向：信息化管理、网络安全。