引言

　　隨著工業(yè)控制系統(tǒng)的不斷發(fā)展和復(fù)雜化,網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出。中控網(wǎng)關(guān)作為智能控制系統(tǒng)的關(guān)鍵組件,承擔(dān)著協(xié)議轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)交換和安全防護(hù)等重要職責(zé)。然而,由于中控網(wǎng)關(guān)的指令控制機(jī)制存在漏洞和缺陷,可能會被惡意攻擊者利用,從而導(dǎo)致系統(tǒng)異常甚至癱瘓。因此,有必要設(shè)計(jì)一種高效的異常檢測方案,及時(shí)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(shù)的中控網(wǎng)關(guān)指令控制異常檢測方案。該方案利用RAG模型從產(chǎn)品指令庫中檢索相關(guān)知識,并結(jié)合知識圖譜推理能力,對指令控制行為進(jìn)行語義分析和異常檢測。

　　系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

　　該異常檢測方案的系統(tǒng)架構(gòu)由以下幾個(gè)主要模塊組成:

　　1. 輸入模塊

　　從中控網(wǎng)關(guān)獲取指令控制數(shù)據(jù), 包含指令內(nèi)容、協(xié)議類型、受控端設(shè)備等信息的。

　　2. 產(chǎn)品指令庫模塊

　　基于智能控制系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和最佳實(shí)踐,構(gòu)建涵蓋指令控制知識的產(chǎn)品指令庫。產(chǎn)品指令把網(wǎng)關(guān)和終端設(shè)備的協(xié)議指令、操作屬性、連接關(guān)系等以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在庫。

　　3. 知識圖譜模塊

　　將產(chǎn)品指令庫中的知識轉(zhuǎn)化為知識圖譜表示,建立實(shí)體、關(guān)系和屬性之間的語義聯(lián)系。把網(wǎng)關(guān)操作口屬性和終端接收口屬性用輸入、輸出、禁止、連通等關(guān)系聯(lián)系起來，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)關(guān)與多設(shè)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(gè)主要功能。RAG先從指令知識庫中找到與輸入指令相關(guān)相關(guān)信息，RAG把這些檢索到的信息整合成一個(gè)精細(xì)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(jìn)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(shí)現(xiàn)流程

　　1. 數(shù)據(jù)輸入:從中控網(wǎng)關(guān)獲取指令控制數(shù)據(jù),封裝成包含指令內(nèi)容、協(xié)議類型、受控端設(shè)備等信息的 json 數(shù)據(jù)。

　　2. 產(chǎn)品指令庫構(gòu)建:把所有受控的終端的設(shè)備指令、協(xié)議類型、產(chǎn)品編號、數(shù)據(jù)鏈的腳色等信息編入中控網(wǎng)關(guān)的產(chǎn)品指令庫存儲。

　　3. 知識圖譜構(gòu)建:將產(chǎn)品指令庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識圖譜表示。 首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)體類的標(biāo)注，在指令知識庫中具體的產(chǎn)品設(shè)備和中控網(wǎng)關(guān)就是實(shí)體，然后將實(shí)體關(guān)聯(lián)到知識圖譜，通過關(guān)聯(lián)關(guān)系以及知識圖譜獲取實(shí)體對應(yīng)信息;其次進(jìn)行概念化，根據(jù)當(dāng)前上下文，動(dòng)態(tài)識別出產(chǎn)品設(shè)備在整個(gè)數(shù)據(jù)鏈中的角色等;最后會理解實(shí)體之間的關(guān)系，建立實(shí)體、關(guān)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(jìn)行編碼生成嵌入向量塊，再把塊存儲到向量數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建數(shù)據(jù)索引。然后根據(jù)輸入的指令數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可搜索的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使其能夠根據(jù)向量相似度從 向量數(shù)據(jù)庫中檢索出相關(guān)的文本數(shù)據(jù), 利用這些檢索到的信息來指導(dǎo),并根據(jù)檢索結(jié)果和輸入指令生成輸出結(jié)果。

　　5. 異常檢測:

　　將輸入到的指令控制數(shù)據(jù)輸入到RAG模型中進(jìn)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(jù)庫中查找與輸入指令相似度高的相關(guān)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(jù)生成輸出結(jié)果。最后將RAG模型的輸出結(jié)果在知識圖譜中進(jìn)行識別和比較實(shí)體、關(guān)系和屬性值的語義相似性或相關(guān)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(yīng)的安全防護(hù)措施。

　　6. 模型優(yōu)化:根據(jù)實(shí)際運(yùn)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(zhǔn)確性和效率。

　　總結(jié)

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