西门子SCADA网络场景指纹自提取及异常检测

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本文针对Supervisory Control And Data Acquisition(SCADA)系统中广泛使用的S7协议,在有限状态机(DFA)模型的基础上提出了SCADA网络场景指纹的方法,结合图论的中邻接矩阵的概念,实现了SCADA网络场景指纹的自提取,并利用该方法对工控系统SCADA网络实时数据进行监测,该方法减少了大量的人工分析并有效的提升了SCADA系统的安全性。 In this paper, based on the finite state machine (DFA) model and the widely used S7 protocol in Supervisory Control And Data Acquisition (SCADA) system, a method of scene fingerprint in SCADA network is proposed. Combined with the concept of middle adjacency matrix in graph theory, SCADA network scene fingerprint self-extracting, and using this method to monitor real-time data of industrial control system SCADA network, this method reduces a lot of manual analysis and effectively enhances the security of SCADA system.
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