煤矿工控网络安全防护与预测：LM神经网络应用

"煤炭企业工控网络安全防护与预测方法研究" 本文深入探讨了煤炭企业工业控制系统（工控系统）的网络安全防护及其预警的重要性。在煤矿安全生产中，工控网络安全是至关重要的，因为它直接关系到煤矿作业的安全性和效率。作者分析了工控网络安全防护的三个关键领域：井上安全防护体系、井下传输通信以及井下控制执行。每个领域都有其特定的安全挑战和防护策略。 井上安全防护体系主要关注数据中心和远程操作中心的数据保护，防止非法入侵和恶意软件的传播。井下传输通信则涉及到矿井内部的通信网络，需要保障数据在恶劣环境下的稳定传输，并防止数据被篡改或窃取。井下控制执行部分则关注设备控制层面的安全，确保指令的正确执行和系统的稳定运行。 为了提升网络安全防护能力，作者提出了在数字监控系统中引入大数据分析的理念。通过应用莱文森-梅塞尔（LM）神经网络预测方法，利用网络数据包的方向、间隔时间以及控制器局域网（CAN）协议数据位作为特征信息，构建了一个网络异常预测系统。这种系统可以提前识别和预警潜在的网络安全威胁。 在实验中，作者调整了LM神经网络的隐藏层神经元数量，从3个逐渐增加到5个和7个。结果显示，随着神经元数量的增加，模型的稳定性增强，预测精度误差下降至约0.007%。这表明该模型能有效地对监控系统中的网络异常进行分类，从而实现预测预警功能，为及时应对网络安全事件提供了可能性。 关键词：工控网络，安全防护，LM神经网络，网络特征，煤矿 该研究对煤炭企业的工控网络安全提出了新的解决方案，利用先进的人工智能技术提升安全防护水平，有助于预防和减少安全事故的发生，保障煤矿生产的安全和高效。同时，该方法也对其他行业的工控网络安全防护具有借鉴意义。