构建工业控制网络可信度：有奖马尔可夫模型研究

"多状态有奖马尔可夫工业控制网络可信测度研究" 本文主要探讨了工业控制系统（ICS）的安全性问题，特别是在当前网络安全威胁日益严重的背景下，如何对工业控制网络进行可信度评估。作者们周森鑫、韩江洪、李超和吴德成分别来自合肥工业大学计算机与信息学院和安徽财经大学管理科学与工程学院，他们在2015年的《电信科学》第二期刊登了这篇研究。 文章首先分析了工业控制系统的特殊安全需求，这些系统通常要求高度的可靠性和实时性，而传统网络安全方法可能无法完全满足。接着，作者们介绍了可信网络理论，并结合状态分析法，提出了一个创新的评估模型——多状态有奖马尔可夫链（Markov Reward Model）。 马尔可夫链是一种数学模型，用于描述一个系统随时间演变的行为，其中每个状态转移的概率仅依赖于当前状态，而不依赖于过去的历史状态。在有奖马尔可夫链中，除了状态转移外，系统还会根据所处状态获得奖励或惩罚，这些奖励参数可以量化系统的关键属性。在这个研究中，奖励参数被用来衡量工业控制网络的安全性、可生存性和可控性。 安全性指的是网络抵御攻击的能力，防止未经授权的访问、破坏或信息泄露。可生存性是指系统在遭受攻击后仍能保持基本功能的能力，这包括恢复能力和韧性。可控性则是指操作人员能够有效管理和控制网络行为，防止恶意活动。 作者们通过累积这些奖励参数来量化这些特性，然后进行归一化处理，得到一个综合的可信度指标。这种方法为评估和比较不同工业控制网络的可信水平提供了一种定量的方法，也为设计和优化更可信的工业控制网络系统提供了理论依据。 关键词：有奖马尔可夫链强调了模型的基础；可信测度是评估的核心概念，旨在度量系统的可靠性与安全性；网络安全是研究的背景和关注焦点，确保数据和系统的保护；可用性则关注系统在各种条件下的运行能力，是衡量系统效能的重要方面。 该研究通过对工业控制网络采用有奖马尔可夫链的建模方法，提出了一种新的可信度评估框架，这不仅有助于理解和改善ICS的安全状况，也为未来的研究和实践提供了有价值的工具和理论支持。