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上榜国际顶级学术期刊,凯旋门国际信息态势感知领航科技立异

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近日,由凯旋门国际信息“AiLPHA大数据实验室”郝唯杰博士主导的针对工业互联网典范场景(智能变电站通信网络)的网络平安态势感知在线架构“Multi-scale Traffic Aware Cybersecurity Situational Awareness Online Model for Intelligent Power Substation Communication Network”,被物联网领域国际顶级学术期刊《IEEE Internet of Things Journal》 收录并在线宣布。





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该研究的第一完成单位为浙江大学以及凯旋门国际信息,是两方深度合作的学术效果。其中凯旋门国际信息高级平安研究员郝唯杰位列第一作者,凯旋门国际信息首席科学家、高级副总裁刘博提供技术指导。


IEEE Internet of Things Journal(简称IoTJ)是国际电气与电子工程师协会(IEEE)于2014年兴办的物联网领域顶级期刊。该期刊最新的影响因子高达10.238,是SCI检索期刊,同时也是中科院一区Top期刊以及JCR一区期刊。




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研究配景


工业互联网是关键基础设施可靠运行的基本包管。随着工业企业自动化、互联化以及智能化的推进,其网络空间平安问题日益凸显。目前,针对工业互联网平安的研究普遍聚焦于控制器漏洞挖掘及工控协议解析,鲜有研究从实战角度建立工业互联网的平安态势感知理论体系。


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研究内容简介


该研究首先剖析了典范工业互联网的逻辑架构,列举了其中关键的工业IoT设备,根据异常事件剖析总结出了工业互联网流量的显著特征(自相似性、平稳性、多分型性、周期性、动态性、多标准特性)。


典范工业网络(智能变电站通信网络)包括的关键工业IoT设备


紧接着提出带有滑动时间窗口的统计学模型,对工业网络通信的关键时间序列进行建模,并实时生成下一个时间段内正常流量特征的动态阈值区间。根据实时收罗的流量特征与阈值上下界,设计概率算法以量化网络危害。最终根据离群点检测得出工业网络最软弱的运行时段和协议,以及危害水平高的网络资产。


工业网络平安态势感知的整体框架


最终通过实际收罗某110kV智能变电站通信流量进行剖析,验证了该办法对多标准正常流量建模的有效性以及低算法繁杂度,并根据平安态势感知模型对网络状态进行评估。


真实的110kV智能变电站通信网络结构


局部实验结果



本研究已在凯旋门国际信息工控平安监测审计平台中取得了产品转化,在提升产品对异常检测能力的同时,切实提高了对客户现场工控网络的威胁发明、预警、全局态势感知与危害量化评估能力。在未来,凯旋门国际信息郝唯杰博士团队将深入探索跨学科领域的网络平安技术问题,在电力、能源、交通等关基领域,探索以智能化的办法挖掘的异常行为的技术路径。同时,将作为骨干成员,牵头组织加入多项校企合作项目,将立异性的理论办法运用于众多行业实际场景中。


此处下载原文 ▲


AiLPHA大数据智能平安事业群在凯旋门国际信息首席科学家刘博博士率领下,以“智引新平安,数领大未来”为理念,打造行业引领的态势感知、数据平安、零信任、隐私计算系列产品。目前AiLPHA平台产品已经效劳于全国200多家省市级监管单位,3000余家中大型政府、企业、金融、运营商等单位。产品和技术累计获得世界互联网大会领先科技效果、工信部示范试点项目、“携手构建网络空间命运共同体精品案例”等60多个奖项,团队拥有核心技术创造专利400余项,承当省部级重大课题10项,核心产品AiLPHA态势感知平台连续多年被第三方咨询机构评为国内综合排名第一。


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