工业环境下僵尸网络智能识别与防御系统

本发明涉及网络安全，尤其涉及工业环境下僵尸网络智能识别与防御系统。

背景技术：

1、在工业控制系统中，网络安全成为了一个越来越突出的问题，随着工业自动化和信息化程度的不断提升，工业网络环境变得更加复杂，与此同时，网络攻击也更加频繁和复杂，尤其是僵尸网络攻击，僵尸网络利用被感染的设备执行恶意活动，如分布式拒绝服务攻击(ddos)和数据窃取，这对工业系统的稳定运行和数据安全构成了严重威胁，现有的网络安全解决方案，如传统的防火墙和入侵检测系统，多侧重于通用计算环境，而不是特别为工业控制系统设计，这些系统往往不能有效地处理和识别针对工业设备的具体行为模式和攻击手段，导致在实际应用中效果受限。

2、现有技术在处理工业环境下的网络安全问题时面临多个挑战，首先，工业环境具有特殊性，其网络设备和协议与常规信息技术系统有所不同，这要求安全系统能够理解并适应这些特定的协议和通信模式，其次，现有技术往往缺乏对动态网络行为的适应性，不能根据实时网络行为动态调整防御策略，此外，现有系统在识别由僵尸网络引发的异常行为时，常常不能准确区分正常的业务活动和恶意行为，导致误报率高和漏报率高，为了解决这些问题，需要一种能够深入理解和分析工业网络特性的智能安全系统。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了工业环境下僵尸网络智能识别与防御系统。

2、工业环境下僵尸网络智能识别与防御系统，包括网络行为分析模块、模式学习模块、自适应防御模块、交互式协议校验模块、工业设备指纹识别模块、决策支持模块；其中，

3、网络行为分析模块：用于实时监控工业网络的通信行为，并采用多维度数据分析技术来检测与常规行为模式不符的通信，以识别潜在的僵尸网络信号；

4、模式学习模块：与网络行为分析模块连接，基于密度的聚类算法对从网络行为分析模块接收的数据进行学习，以更新和优化僵尸网络的行为识别模式；

5、自适应防御模块：根据模式学习模块提供的最新僵尸网络特征进行动态防御调整，通过实时调整网络防火墙规则，以应对新的威胁；

6、交互式协议校验模块：利用从网络行为分析模块得到的数据对所有进入工业网络的通信协议进行深入校验，使用预设算法检测协议中的异常或潜在的恶意活动；

7、工业设备指纹识别模块：收集并分析工业控制系统中设备的行为指纹，包括设备启动、运行和通信模式，用于识别被僵尸网络控制的设备；

8、决策支持模块：整合所有数据和分析结果，为系统管理员提供决策支持，包括风险评估、响应建议和优先级排序，辅助管理员响应僵尸网络威胁。

9、进一步的，所述网络行为分析模块包括数据采集单元、数据预处理单元、多维度分析单元及异常行为识别单元；其中，

10、数据采集单元：用于从工业网络的节点和接口实时采集通信数据，具体使用网络嗅探技术和端口镜像方法，从工业控制系统中获得全面的数据流，包括数据包、流量统计和网络日志；

11、数据预处理单元：对采集到的数据进行格式化处理和噪声过滤，具体通过标准化协议解析和时间同步处理，将原始数据转换为适合分析的结构化数据，并去除无关的背景流量和偶发的数据异常，确保数据质量；

12、多维度分析单元：利用统计分析技术和机器学习方法对预处理后的数据进行多维度分析，通过结合时序分析、行为模式识别和网络拓扑分析，从数据中提取特征向量，用于后续的异常行为检测；

13、异常行为识别单元：基于从多维度分析单元获得的特征向量，运用机器学习分类算法，对行为模式进行分类，以识别出与已知正常行为模式不符的通信行为。

14、进一步的，所述模式学习模块包括数据接收单元、聚类学习单元和模式更新单元；其中，

15、数据接收单元：用于接收来自网络行为分析模块的数据，包括从多维度分析单元提取的特征向量；

16、聚类学习单元：使用基于密度的聚类算法对接收到的特征向量进行聚类分析，密度的聚类算法通过测量数据点之间的密度关联性来识别集群，能够有效地区分密集区域与稀疏区域；

17、模式更新单元：根据聚类学习单元的结果，更新僵尸网络的行为识别模式，生成新的行为模式标签，并将新的行为模式标签反馈给网络行为分析模块和自适应防御模块，用以调整其检测算法和防御策略。

18、进一步的，所述聚类学习单元包括：

19、密度计算：先计算每个数据点在预定半径(ε)内包含的其他数据点的数量，即邻域内点的数量，此密度定义为每个点的ε邻域内的数据点数，具体计算公式为：其中，d表示整个数据集；p,q表示数据集d中的数据点；预定义的距离阈值；n(p)代表点p的邻域内的所有点的集合；是点p和点q之间的距离；

20、核心点识别：确定核心点，是具有至少minpts邻居的数据点，核心点认为是高密度区域的一部分，核心点的定义公式为：

21、其中，|n(p)|表示点p的ε邻域内的点数，minpts最小点数阈值，表示一个点在其-邻域内至少有多少minpts点，才能被认为是核心点；

22、直接密度可达：当点q在点p的ε邻域内时，并且p是一个核心点，则点q被认为是从点p直接密度可达的，通过这种关系帮助将数据点连接成簇；

23、簇形成：从任一核心点开始，通过查找所有直接密度可达的点，递归地将可达的点合并到相应的簇中，簇的扩展继续进行，直到没有更多的密度可达点能添加到簇中为止；

24、噪声识别：所有既不是核心点也不是任何核心点密度可达的点被视为噪声，该点不属于任何簇，则代表僵尸网络活动的异常行为。

25、进一步的，所述自适应防御模块包括特征接收单元、规则生成单元、规则实施单元及监控反馈单元；其中，

26、特征接收单元：用于接收来自模式学习模块的最新僵尸网络特征，确保所接收的特征数据具有完整性和及时性，为自适应防御策略的生成提供准确的输入基础，特征数据包括新识别的僵尸网络行为模式；

27、规则生成单元：根据接收到的特征数据，动态生成防御规则，旨在识别和阻断识别到的僵尸网络行为，防止其在网络中的扩散，规则生成采用决策树算法，将识别到的行为模式转换为具体的防火墙规则，包括ip地址封锁、端口限制或协议过滤规则；

28、规则实施单元：用于将生成的防御规则应用于网络防火墙和其他网络边界防御设备，通过与网络设备的接口进行通信，实时更新防火墙的配置，确保所有新生成的规则都能够迅速生效，以应对新的威胁；

29、监控反馈单元：对规则实施后的网络行为进行监控，并收集反馈信息分析防御措施的效果，包括规则的拦截成功率和误报情况，接着评估现有防御策略的有效性，并将评估结果反馈给规则生成单元，用于优化和调整未来的防御规则。

30、进一步的，所述规则实施单元包括：

31、特征选择：从接收到的僵尸网络特征数据中选取特征，包括ip地址、端口号、协议类型、流量模式，并将选取的特征作为决策树的输入变量；

32、决策树构建：使用接收到的特征数据建立决策树，决策树的每个节点代表一个特征的决策点，每个分支代表该特征的值，树的构建基于信息增益或基尼不纯度的准则；

33、规则提取：从构建的决策树中提取决策路径作为防御规则，每条从树根到叶节点的路径定义了一条规则，其中叶节点代表一种行为类别，路径上的决策点和相应的测试条件形成了规则的条件部分；

34、防火墙规则转换：将提取的规则转换为防火墙可执行的规则格式，包括基于ip、端口、协议的过滤规则，还包括规则的优先级排序，确保在检测到的高风险僵尸网络行为时有最高的优先级。

35、进一步的，所述交互式协议校验模块包括数据接收单元、协议分析单元、异常检测单元及警报生成单元；其中，

36、数据接收单元：用于从网络行为分析模块接收经过初步分析的网络通信数据，确保接收到的数据包含详细信息，包括时间戳、源和目标ip地址、端口号、协议类型及传输内容，为协议的深入校验提供基础；

37、协议分析单元：对接收到的数据进行协议层面的深入分析，具体使用预定义的协议规范库来解析各种网络协议，包括http，ftp，tcp/ip，并将通信数据按协议结构化，以便进行行为分析；

38、异常检测单元：利用从协议分析单元获得的结构化数据，检测异常或潜在的恶意活动，具体采用签名匹配算法，对已知的恶意行为模式进行匹配检查，具体计算公式为：其中，s是恶意行为的签名，p是分析的协议数据包；

39、警报生成单元：当异常检测单元识别到潜在的恶意活动时生成警报，警报信息包括异常描述、发生时间、涉及的网络资源以及建议的响应措施。

40、进一步的，所述工业设备指纹识别模块包括数据采集单元、行为分析单元、指纹数据库单元和异常识别单元；其中，

41、数据采集单元：使用嵌入式传感器和网络监控工具来捕获设备行为，具体从工业控制系统中的各类设备实时收集运行数据，包括设备启动时间、运行状态、通信模式及频率；

42、行为分析单元：对数据采集单元收集来的数据进行深入分析，以建立每个设备的行为指纹，行为指纹是设备正常操作的代表性行为模式，包括启动、运行和通信的典型模式，分析方法包括时间序列分析和统计建模，用于识别和记录设备行为的常态和变异范围；

43、指纹数据库单元：存储从行为分析单元得到的所有设备行为指纹，该指纹数据库单元作为比对和识别的基准，包括已知设备的正常行为模式及其允许的变异范围，用于后续的异常行为识别；

44、异常识别单元：基于指纹数据库中的信息，对实时采集到的设备行为数据进行持续监控和比对，当设备的实际行为与其存储指纹显著不符时，将标识该设备为被僵尸网络控制的设备。

45、进一步的，所述异常识别单元包括：

46、监控比对子单元：接收从数据采集单元实时采集到的设备行为数据，并与指纹数据库单元中存储的设备行为指纹进行连续的比对，比对过程使用时间序列分析技术，具体为计算实时数据和行为指纹之间的相关系数或欧几里得距离，以量化实际行为与预期行为的相似度，相关系数计算公式为：

47、其中，x和y分别代表实时行为数据和行为指纹中的时间序列，xi和yi分别是序列x和y的观测值，和是各自序列的均值；

48、异常判定子单元：根据从监控比对子单元得到的相关系数或距离评分，判断是否存在显著差异，该异常判定子单元通过预先设定的阈值，具体当相关系数低于某个预设值或欧几里得距离超过某个预设值时，则认为行为异常；

49、标识生成子单元：当异常判定子单元识别到设备行为显著不符合存储的行为指纹时，则生成标识，将该设备识别为被僵尸网络控制的设备，标识信息包括设备id、识别时间、异常行为的具体描述及建议的响应措施。

50、进一步的，所述决策支持模块包括数据整合单元、风险评估单元、响应策略生成单元和优先级排序单元；其中，

51、数据整合单元：用于收集并整合来自网络行为分析模块、模式学习模块、自适应防御模块、交互式协议校验模块以及工业设备指纹识别模块的数据和分析结果，通过使用数据融合技术，来合并各模块的输入，数据融合的计算公式为：其中，r是融合结果，xi是第i个模块的输入数据，wi是对应的权重，表示该数据在整体决策中的重要性；

52、风险评估单元：根据整合的数据评估潜在的安全风险，具体采用定量风险评估模型，计算风险分数，具体风险评估公式为：f＝∑(pi×ii)，其中，f是风险分数，pi是第i种威胁发生的概率，ii是该威胁造成的影响；

53、响应策略生成单元：基于风险评估结果，生成相应的响应策略，通过利用预设的规则引擎，根据预定义的策略模板和风险等级，自动推荐防御措施或修复步骤；

54、优先级排序单元：对生成的响应策略进行优先级排序，确保首先处理最紧急的安全威胁，具体排序基于风险评估结果和策略的紧迫性，使用优先级算法，来确定各策略的执行顺序。

55、本发明的有益效果：

56、本发明，通过集成的多维度数据分析和模式学习模块，系统能够识别并适应持续变化的网络威胁，从而有效地防范未知或动态变化的攻击，提高系统的防御前瞻性和适应性，能够实现对工业网络中的通信行为的实时监控和深入分析，显著提高对僵尸网络活动的检测能力。

57、本发明，通过动态生成和实施防御规则，能够迅速对新发现的僵尸网络特征做出反应，自适应防御模块根据实时分析结果自动调整防火墙规则，这不仅减少了系统管理员的操作负担，也极大地缩短了从威胁检测到响应的时间，增强了工业网络的实时保护能力。

58、本发明，通过工业设备指纹识别模块增强了对工业控制系统特有设备的保护能力，通过分析和记录设备的正常行为指纹，系统能够精确识别出被僵尸网络控制的设备，及时进行隔离和修复，这种精确的行为识别减少了误报和漏报的情况，确保了生产过程的连续性和安全性，从而保护企业免受重大经济损失。