吴金宇， 陶文伟， 吴昊， 陈刚

(1.中国南方电网有限责任公司，广东 广州 510623；2.中国南方电网数字电网研究院有限公司，广东 广州 510555)

0 引 言

针对工控系统服务安全运行的问题[1-3]，国内外许多学者发表了研究方案。文献[4]公开了一种基于K最近邻分类算法的入侵检测模型，利用对所有流量数据或恶意程序进行邻近分类，达到快速处理提高整体工控系统的安全性能，然而该方法所耗时间较长、效率较低。文献[5]提出了一种基于卷积神经网络的入侵检测模型，采用SVM支持向量机算法与K-means聚类算法结合使用，该方法对实时数据处理的效果很好，且效率有很大提高，但是面对多维异构数据无法进行特征提取，且聚类算法容易破坏数据之间的关联性。

总结上述技术的不足，本文研究出新型状态监测防火墙和CNN-Focal入侵检测模型，以实现工控系统安全运行。

1 总体方案设计

工控系统是各类工业生产控制系统(ICS)的简称，其主要任务是对各种国家的基础设施或者工业活动进行监测控制和数据采集[6]，典型的工业控制系统层次架构如图1所示。

从图1可以看出，一个工控系统层次架构有三层，分别是企业管理层、过程监控层和现场设备层。其中企业管理层主要是上层管理人员对整个工控系统的管理应用以及安全正常运维工作[7]。在整个工控系统中，设立工业防火墙是必要工作，这种高新技术需要管理工作站相关程序研发部门进行实施。过程监控层主要是对工作现场的设备调试和设备运行进行实时监控，例如流量数据采集系统、可编程逻辑控制器(PLC)以及各种无线通信设备。……