【技术实现步骤摘要】
用于确定信息物理系统中的异常的系统和方法
[0001]本专利技术总体上涉及产业安全领域,更具体地,涉及用于确定信息物理系统(Cyber
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Physical System,CPS)中的异常的系统和方法。
技术介绍
[0002]产业安全的急切问题之一是技术过程(Technological Process,TP)和操作的安全运行的问题。其中TP的主要威胁是设备和子组件的磨损、撕裂和故障,操作控制的无意错误或恶意动作,对控制系统和信息系统(Information System,IS)的计算机攻击,等等。
[0003]为了抵抗各种威胁,通常可以使用安全系统来保护信息物理系统(CPS)。安全系统可以包括但不限于:应急保护系统(Emergency Protection System,EPS),基于用于技术过程的自动控制系统(Automated Control System for a TP,ACS TP)的异常检测系统,以及用于特定种类的设备和子组件的专门构建的“外部”监控系统。通常,“外部”监控系统不一定与ACS TP集成在一起。应当注意,由于CPS和TP的发生在其中的某些独特性,可能不能总是部署前述“外部”系统。然而,即使在可以这样装配的最简单的情况下,由于为“外部”监控系统服务的成本和复杂性,部署这种“外部”监控系统通常也只发生在企业的极其重要的节点和子组件处。
[0004]与“外部”系统相比,EPS可以在企业的设计期间进行设计并且可以集成在ACS TP中。这种集成可以防止先前已知的关键过程 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于确定信息物理系统(CPS)中的异常的方法,所述方法包括:生成被配置成计算至少一个辅助CPS变量的一个或多个诊断规则;基于所生成的诊断规则根据预定输入时间间隔内采集的一组初级CPS变量的值计算预定输出时间间隔内所述至少一个辅助CPS变量的一个或多个值;以及基于所采集的所述一组初级CPS变量的值以及所计算的所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值来确定异常。2.如权利要求1所述的方法,其中,生成所述一个或多个诊断规则中的每一个诊断规则包括指定以下项中的至少一者:待在所述诊断规则中使用的所述一组初级CPS变量;根据所采集的所述一组初级CPS变量的值计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法;以及用于所采集的所述一组初级CPS变量的值的至少一个输入时间间隔和用于计算所述辅助CPS变量的所述一个或多个值的至少一个输出时间间隔。3.如权利要求2所述的方法,其中,计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法包括以下中的至少一者:根据所采集的所述一组初级CPS变量的值计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的预定公式;通过对所采集的所述一组初级CPS变量的值进行平滑化来计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法;通过计算以下项中的至少一者来计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法:所述一组初级CPS变量的值的长期趋势、所述一组初级CPS变量的值的多项式近似值、所述一组初级CPS变量的统计窗口点;或通过使用用于计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的先前经训练的机器学习模型来计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法,其中,所采集的所述一组初级CPS变量的值被用作所述机器学习模型的输入数据。4.如权利要求1所述的方法,其中,所采集的所述一组初级CPS变量的值包括以下项中的至少一者:由数据发射器获得的测量值;执行机构的操纵变量的值;所述执行机构的设定点;比例积分微分(PID)控制器的输入信号的值;以及所述PID控制器的输出信号的值。5.如权利要求1所述的方法,其中,所述一个或多个诊断规则包括一个或多个递归诊断规则,其中至少一个先前计算的辅助CPS变量用作所述初级CPS变量。6.如权利要求1所述的方法,其中,所述一组初级CPS变量包括所有CPS变量的子集。7.如权利要求6所述的方法,其中,确定所述异常包括利用计算所述至少一个辅助CPS变量的所述一个或多个值的方法使用所有CPS变量的至少一个子集作为输入数据,并且其中,通过以下操作中的至少一者来确定所述异常:确定预测的总误差是否大于阈值,其中所述预测的总误差基于CPS变量的所述至少一
个子集的值的一个或多个预测来计算;将经训练的机器学习模型应用于CPS变量的所述至少一个子集的值;确定是否满足用于确定异常的至少一个规则;确定来自CPS变量的所述子集的至少一个变量的值是否超过相应CPS变量的预定值范围。8.如权利要求7所述的方法,其中,针对CPS变量的每个子集单独选择确定异常的方法,其中,针对根据CPS变量的每个子集确定的一个或多个异常计算危急程度,以及其中,针对所确定的所述一个或多个异常中的每个异常计算总体危急程度。9.如权利要求8所述的方法,其中,通过对用于确定特定异常的所有方法的两个或更多个危急程度取平均值来计算所述总体危急程度,并且其中,如果所述总体危急程度大于预定阈值,则确认所述异常。10.如权利要求9所述的方法,其中,所述异常的一个或多个危急程度由以下项中的至少一者指定:所述CPS的操作者、使用关于先前确定的异常的统计数据的先前经训练的机器学习模型。11.如权利要求7所述的方法,其中,基于所述CPS变量的子集的以下特性中的至少一者来选择所述子集:所述子集中的变量对技术过程(TP)的重要性;所述子集中的变量属于预定类型的设备;或物理或化学过程。12.一种用于确定信息物理系统(CP...
【专利技术属性】
技术研发人员:安德雷,
申请(专利权)人:卡巴斯基实验室股份制公司,
类型:发明
国别省市:
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