引言

　　隨著工業(yè)控制系統(tǒng)的不斷發(fā)展和復雜化,網絡安全問題日益突出。中控網關作為智能控制系統(tǒng)的關鍵組件,承擔著協(xié)議轉換、數(shù)據交換和安全防護等重要職責。然而,由于中控網關的指令控制機制存在漏洞和缺陷,可能會被惡意攻擊者利用,從而導致系統(tǒng)異常甚至癱瘓。因此,有必要設計一種高效的異常檢測方案,及時發(fā)現(xiàn)和阻止異常指令控制行為。

　　本文提出了一種融合Retrieval Augmented Generation(RAG)和知識圖譜技術的中控網關指令控制異常檢測方案。該方案利用RAG模型從產品指令庫中檢索相關知識,并結合知識圖譜推理能力,對指令控制行為進行語義分析和異常檢測。

　　系統(tǒng)架構設計

　　該異常檢測方案的系統(tǒng)架構由以下幾個主要模塊組成:

　　1. 輸入模塊

　　從中控網關獲取指令控制數(shù)據, 包含指令內容、協(xié)議類型、受控端設備等信息的。

　　2. 產品指令庫模塊

　　基于智能控制系統(tǒng)的標準規(guī)范和最佳實踐,構建涵蓋指令控制知識的產品指令庫。產品指令把網關和終端設備的協(xié)議指令、操作屬性、連接關系等以結構化的形式存儲在庫。

　　3. 知識圖譜模塊

　　將產品指令庫中的知識轉化為知識圖譜表示,建立實體、關系和屬性之間的語義聯(lián)系。把網關操作口屬性和終端接收口屬性用輸入、輸出、禁止、連通等關系聯(lián)系起來，實現(xiàn)網關與多設備終端之間的知識圖。

　　4. RAG模型模塊

　　RAG集成了檢索(Retrieval)和生成(Generation)兩個主要功能。RAG先從指令知識庫中找到與輸入指令相關相關信息，RAG把這些檢索到的信息整合成一個精細的指令操作流程圖。

　　5. 異常檢測模塊

　　將RAG模型的整合的指令操作圖與知識圖譜進行語義匹配,利用圖譜推理能力判斷生成指令操作圖的行為是否異常。

　　實現(xiàn)流程

　　1. 數(shù)據輸入:從中控網關獲取指令控制數(shù)據,封裝成包含指令內容、協(xié)議類型、受控端設備等信息的 json 數(shù)據。

　　2. 產品指令庫構建:把所有受控的終端的設備指令、協(xié)議類型、產品編號、數(shù)據鏈的腳色等信息編入中控網關的產品指令庫存儲。

　　3. 知識圖譜構建:將產品指令庫中的數(shù)據轉化為知識圖譜表示。 首先對數(shù)據進行實體類的標注，在指令知識庫中具體的產品設備和中控網關就是實體，然后將實體關聯(lián)到知識圖譜，通過關聯(lián)關系以及知識圖譜獲取實體對應信息;其次進行概念化，根據當前上下文，動態(tài)識別出產品設備在整個數(shù)據鏈中的角色等;最后會理解實體之間的關系，建立實體、關系和屬性之間的語義聯(lián)系。

　　4. RAG模型:首先會從指令知識庫中把資料進行編碼生成嵌入向量塊，再把塊存儲到向量數(shù)據庫，構建數(shù)據索引。然后根據輸入的指令數(shù)據轉換成可搜索的數(shù)據結構,使其能夠根據向量相似度從 向量數(shù)據庫中檢索出相關的文本數(shù)據, 利用這些檢索到的信息來指導,并根據檢索結果和輸入指令生成輸出結果。

　　5. 異常檢測:

　　將輸入到的指令控制數(shù)據輸入到RAG模型中進行嵌入向量后輸入到RAG模型的檢索模塊中，并從向量數(shù)據庫中查找與輸入指令相似度高的相關的知識信息。RAG模型的生成模塊把這些檢索到的知識信息和輸入指令數(shù)據生成輸出結果。最后將RAG模型的輸出結果在知識圖譜中進行識別和比較實體、關系和屬性值的語義相似性或相關性,利用圖譜邏輯推理能力判斷輸入指令操控是合理或異常。如果檢測到異常,則觸發(fā)相應的安全防護措施。

　　6. 模型優(yōu)化:根據實際運行情況,持續(xù)優(yōu)化RAG模型和知識圖譜,提高異常檢測的準確性和效率。

　　總結

　　該異常檢測方案融合了RAG和知識圖譜兩種先進技術,能夠有效地檢測中控網關的指令控制異常行為。通過構建產品指令庫和知識圖譜,RAG模型可以從海量知識中檢索相關信息,并結合語義推理能力進行異常檢測。該方案具有較強的可擴展性和適應性,可以應用于不同類型的工業(yè)控制系統(tǒng)。未來,我們將進一步優(yōu)化該方案的性能和魯棒性,以更好地保護工業(yè)控制系統(tǒng)的安全。