Situation understanding algorithm for industrial control system based on ARIMA prediction and modification

随着工业控制系统和以太网的高度融合,传统单一的工控系统网络安全防护技术不足以应对当前严峻的工控系统安全形势。结合态势感知的概念,重点对工控系统现场控制层数据进行分析,提出一种针对工业控制系统的态势理解算法。该算法利用FCM算法实现系统正常状态空间的建模,度量出实时状态偏离正常状态的程度;此外,利用数据的时序性,通过ARIMA预测出后续时刻系统数据信息;最后使用滑动窗口技术实现对系统过去、当前和未来的数据信息融合,计算出可以表征系统实时态势的二元组,直观的呈现出系统的实时安全状况,实现当前态势理解。通过数据仿真实验,验证了算法的可执行性和有效性,该算法的输出可以为安全管理人员提供可靠的决策信息。