工业控制网络流量异常检测：解决安全保障挑战

工业控制网络流量异常检测是一个关键领域的研究，特别是在当前信息化与工业化深度融合的背景下。工业控制系统作为支撑现代工业生产的基础设施，广泛应用于能源、交通、水利和市政等多个重要领域，其安全性直接影响到工业生产运行、国家经济安全以及民众的生命财产安全。近年来，随着工业控制系统逐步开放，接入更多信息技术，这使得原本封闭的网络环境面临着来自病毒、木马等网络威胁的侵扰，导致工业控制系统的安全问题日益凸显。 这篇硕士学位论文《基于工业控制网络的流量异常检测》由高春梅撰写，她在计算机科学与技术学科下的信息安全研究方向，指导教师为赖英旭副教授。论文探讨了工业控制网络特有的安全挑战，强调了现有的访问控制、现场总线安全协议和组态软件安全设计等方面的解决方案可能不足以应对实际生产环境中的复杂性。工业控制网络与传统IT网络的差异性，如实时性、稳定性要求和数据的敏感性，使得流量异常检测成为确保工业控制系统安全的重要手段。 高春梅的研究论文旨在提出一种针对工业控制网络流量的异常检测方法，通过识别和分析网络流量模式，及时发现潜在的攻击行为，如流量突增、流量消失或者异常流量模式，从而在保障网络安全的同时，保证工业生产的正常运行。论文的贡献可能包括开发新的流量分析算法、评估现有技术在工业环境中的适用性，以及提出优化策略以提高检测准确性和响应速度。 该论文不仅关注理论研究，还可能包含了实际案例分析和实验结果，以验证所提出的理论模型在实际工业控制网络中的有效性。论文的完成不仅有助于提升工业控制系统的安全性，也为后续的研究者提供了有价值的研究基础和实践经验。 论文的写作遵循了学术诚信的原则，作者确认没有抄袭他人的研究成果，并声明所有未标记的部分均为原创。此外，论文的使用授权符合北京工业大学的规定，允许对论文进行查阅、复制和在适当范围内公布，但保密论文需在解密后遵守相关规定。 高春梅的这篇论文深入探讨了工业控制网络流量异常检测的重要性，对于维护工业控制系统的稳定运行和提升工业信息安全具有重要的实践意义。