工业互联网流量分析技术综述

作     者：刘奇旭 肖聚鑫 谭耀康 王承淳 黄昊 张方娇 尹捷 刘玉岭 LIU Qixu;XIAO Juxin;TAN Yaokang;WANG Chengchun;HUANG Hao;ZHANG Fangjiao;YIN Jie;LIU Yuling

作者机构：中国科学院信息工程研究所北京100085 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      面：221-237页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中国科学院青年创新促进会基金资助项目 国家电网有限公司科技基金资助项目(No.SG270000YXJS2311060) 中国科学院网络测评技术重点实验室和网络安全防护技术北京市重点实验室基金资助项目 

主　　题：工业互联网 工业控制系统 流量分析 机器学习 

摘      要：为了深入理解流量分析技术在工业互联网中的应用,基于流量分析的5个主要步骤阐述了工业互联网区别于传统互联网的独特性。同时,通过调研大量相关研究工作,总结了流量预测、协议识别与逆向、工业资产指纹识别、入侵检测、加密流量识别和漏洞挖掘6个主流研究任务,并根据任务性质将其分类为面向服务质量提高和面向安全能力提升的2类应用,充分挖掘了工业互联网中的流量分析技术应用场景。最后,针对流量分析未来进一步应用于工业互联网所面临的挑战进行了讨论,并展望了潜在的研究方向。