工业控制系统：基于BC-1stM逆向云算法的工艺安全建模与攻击防护

本文主要探讨了在当前工业控制系统安全面临日益严峻挑战的背景下，如何通过创新的方法提高其安全性。针对传统网络安全防御手段的局限性，研究者提出了一个改进型的逆向云算法模型——BC-1stM无确定度逆向云算法。这个模型的核心是将时间序列数据和工艺流程的正常状态相结合，构建一个动态的正常状态模型，以此为基础来实现对工业系统中的工艺攻击行为进行实时检测和预警。 BC-1stM算法的设计重点在于利用第一阶绝对中心矩（BC-1stM）非确定性逆向云技术，这种方法能够有效捕捉异常模式，从而区分出潜在的攻击行为。通过这种方式，模型不仅能够识别出攻击行为，还能定位到攻击发生的具体环节，即攻击点，这对于工业系统的快速响应和恢复至关重要。 论文以田纳西伊士曼化工过程平台作为实际应用的验证场景，通过实验验证了该模型在攻击行为检测和攻击点定位方面的高准确率。结果显示，新方法显著提高了工业系统的安全防护性能，使得工业控制系统能够更加有效地抵御各种基于工艺的威胁，保障生产过程的稳定性和连续性。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种有效的工业控制系统安全防护策略，通过逆向云算法模型优化了传统的防御手段，增强了对工艺流程中潜在威胁的识别和应对能力。这对于工业控制领域的安全研究人员以及实际工业环境下的安全管理实践具有重要的参考价值。