【摘 要】
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现代工业自动化系统中,各类制造设备、生产管理人员之间的数据交互日益频繁,系统的集成度和复杂度越来越高,工业现场的数据采集系统往往需要汇聚和处理不同类型的生产设备数
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现代工业自动化系统中,各类制造设备、生产管理人员之间的数据交互日益频繁,系统的集成度和复杂度越来越高,工业现场的数据采集系统往往需要汇聚和处理不同类型的生产设备数据,并将其传递给数据的消费者。且随着制造信息化、全球化的趋势,工控网络从过去的封闭逐步走向开放,网络环境发生了巨大变化,因此数据的安全性成为了系统中不得不面临的问题。基于目前的行业发展趋势,需要面临的两个主要问题为,生产设备如何实现统一的数据采集接口及如何保证数据的安全,本文针对这两类问题展开研究。首先,以四轴机器人作为工业现场设备的代表,研究利用OPC UA(OPC Unified Architecture)协议统一其数据接口;然后,分析OPC UA应用程序在网络环境中面临的安全风险,提出集成安全模块的OPC UA客户端的整体解决方案;最后,搭建测试平台进行设计内容的验证。本文的工作主要包括以下几个方面:1.研究OPC UA规范,利用OPC UA协议统一四轴机器人的数据交换接口,完成机器人数据的实时采集。2.评估OPC UA应用程序在数据交换过程中所面临的安全威胁,分析目前工控网络的安全形势,根据结论,研究并实现了一种基于深度学习的入侵检测算法,对比验证了该算法对多种网络入侵行为的检测性能;3.开发集成入侵检测安全模块的OPC UA数据采集客户端,搭建测试平台,模拟对OPC UA客户端主机的网络攻击,测试并验证具备安全模块的OPC UA应用拥有优秀的网络攻击侦测能力。
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