淺談中控網(wǎng)關(guān)指令異常檢測方法

　　引言

　　隨著(zhù)工業(yè)控制系統的不斷發(fā)展和復雜化,網(wǎng)絡(luò )安全問(wèn)題日益突出。中控網(wǎng)關(guān)作為智能控制系統的關(guān)鍵組件,承擔著(zhù)協(xié)議轉換、數據交換和安全防護等重要職責。然而,由于中控網(wǎng)關(guān)的指令控制機制存在漏洞和缺陷,可能會(huì )被惡意攻擊者利用,從而導致系統異常甚至癱瘓。因此,有必要設計一種高效的異常檢測方案,及時(shí)發(fā)現和阻止異常指令控制行為。

　　本文提出了一種融合Retrieval Augmented Generation(RAG)和知識圖譜技術(shù)的中控網(wǎng)關(guān)指令控制異常檢測方案。該方案利用RAG模型從產(chǎn)品指令庫中檢索相關(guān)知識,并結合知識圖譜推理能力,對指令控制行為進(jìn)行語(yǔ)義分析和異常檢測。

　　系統架構設計

　　該異常檢測方案的系統架構由以下幾個(gè)主要模塊組成:

　　1. 輸入模塊

　　從中控網(wǎng)關(guān)獲取指令控制數據, 包含指令內容、協(xié)議類(lèi)型、受控端設備等信息的。

　　2. 產(chǎn)品指令庫模塊

　　基于智能控制系統的標準規范和最佳實(shí)踐,構建涵蓋指令控制知識的產(chǎn)品指令庫。產(chǎn)品指令把網(wǎng)關(guān)和終端設備的協(xié)議指令、操作屬性、連接關(guān)系等以結構化的形式存儲在庫。

　　3. 知識圖譜模塊

　　將產(chǎn)品指令庫中的知識轉化為知識圖譜表示,建立實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的語(yǔ)義聯(lián)系。把網(wǎng)關(guān)操作口屬性和終端接收口屬性用輸入、輸出、禁止、連通等關(guān)系聯(lián)系起來(lái)，實(shí)現網(wǎng)關(guān)與多設備終端之間的知識圖。

　　4. RAG模型模塊

　　RAG集成了檢索(Retrieval)和生成(Generation)兩個(gè)主要功能。RAG先從指令知識庫中找到與輸入指令相關(guān)相關(guān)信息，RAG把這些檢索到的信息整合成一個(gè)精細的指令操作流程圖。

　　5. 異常檢測模塊

　　將RAG模型的整合的指令操作圖與知識圖譜進(jìn)行語(yǔ)義匹配,利用圖譜推理能力判斷生成指令操作圖的行為是否異常。

　　實(shí)現流程

　　1. 數據輸入:從中控網(wǎng)關(guān)獲取指令控制數據,封裝成包含指令內容、協(xié)議類(lèi)型、受控端設備等信息的 json 數據。

　　2. 產(chǎn)品指令庫構建:把所有受控的終端的設備指令、協(xié)議類(lèi)型、產(chǎn)品編號、數據鏈的腳色等信息編入中控網(wǎng)關(guān)的產(chǎn)品指令庫存儲。

　　3. 知識圖譜構建:將產(chǎn)品指令庫中的數據轉化為知識圖譜表示。 首先對數據進(jìn)行實(shí)體類(lèi)的標注，在指令知識庫中具體的產(chǎn)品設備和中控網(wǎng)關(guān)就是實(shí)體，然后將實(shí)體關(guān)聯(lián)到知識圖譜，通過(guò)關(guān)聯(lián)關(guān)系以及知識圖譜獲取實(shí)體對應信息;其次進(jìn)行概念化，根據當前上下文，動(dòng)態(tài)識別出產(chǎn)品設備在整個(gè)數據鏈中的角色等;最后會(huì )理解實(shí)體之間的關(guān)系，建立實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的語(yǔ)義聯(lián)系。

　　4. RAG模型:首先會(huì )從指令知識庫中把資料進(jìn)行編碼生成嵌入向量塊，再把塊存儲到向量數據庫，構建數據索引。然后根據輸入的指令數據轉換成可搜索的數據結構,使其能夠根據向量相似度從 向量數據庫中檢索出相關(guān)的文本數據, 利用這些檢索到的信息來(lái)指導,并根據檢索結果和輸入指令生成輸出結果。

　　5. 異常檢測:

　　將輸入到的指令控制數據輸入到RAG模型中進(jìn)行嵌入向量后輸入到RAG模型的檢索模塊中，并從向量數據庫中查找與輸入指令相似度高的相關(guān)的知識信息。RAG模型的生成模塊把這些檢索到的知識信息和輸入指令數據生成輸出結果。最后將RAG模型的輸出結果在知識圖譜中進(jìn)行識別和比較實(shí)體、關(guān)系和屬性值的語(yǔ)義相似性或相關(guān)性,利用圖譜邏輯推理能力判斷輸入指令操控是合理或異常。如果檢測到異常,則觸發(fā)相應的安全防護措施。

　　6. 模型優(yōu)化:根據實(shí)際運行情況,持續優(yōu)化RAG模型和知識圖譜,提高異常檢測的準確性和效率。

　　總結

　　該異常檢測方案融合了RAG和知識圖譜兩種先進(jìn)技術(shù),能夠有效地檢測中控網(wǎng)關(guān)的指令控制異常行為。通過(guò)構建產(chǎn)品指令庫和知識圖譜,RAG模型可以從海量知識中檢索相關(guān)信息,并結合語(yǔ)義推理能力進(jìn)行異常檢測。該方案具有較強的可擴展性和適應性,可以應用于不同類(lèi)型的工業(yè)控制系統。未來(lái),我們將進(jìn)一步優(yōu)化該方案的性能和魯棒性,以更好地保護工業(yè)控制系統的安全。