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基于工业机械臂物理特性的异常检测研究

基于工业机械臂物理特性的异常检测研究

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作者：江钰杰浙江大学

学位级别：硕士

作为工业控制系统的重要设备,工业机械臂广泛地应用于医疗、航空、电子等领域。随着工业化和信息化的紧密结合,工业控制系统中各个设备间互联互通,开放性和灵活性大幅增加,在提高产品生产效率的同时也引入了新的安全威胁,其中工业机械... 详细信息

作为工业控制系统的重要设备,工业机械臂广泛地应用于医疗、航空、电子等领域。随着工业化和信息化的紧密结合,工业控制系统中各个设备间互联互通,开放性和灵活性大幅增加,在提高产品生产效率的同时也引入了新的安全威胁,其中工业机械臂由于信息安全防护措施薄弱,极易遭受面向硬件、软件和通信过程等攻击,因此研究工业机械臂的异常检测方法对于保障工业机械臂和工业控制系统平稳运行具有重要意义。近年来已有部分工作对机械臂进行异常检测研究,但现有工作面临如下问题:(1)目前工业机械臂安全测试平台较少,工业机械臂数据集相对匮乏,无法对异常检测方法统一评估其性能;(2)机械臂异常与正常运行数据数量不平衡,且现有检测器只能针对已有数据集的异常情况进行检测,无法有效检测新的异常;(3)基于功率的重放攻击在线检测器虽然解决了部署难、侵入性改造成本高、侧信息与运动状态信息相关性弱等问题,但该检测器误报率高,检测效果有所下降。针对以上不足,本文的主要工作和贡献如下:(1)本文设计并搭建了一个仿真实工业场景的工业机械臂码垛平台,用于后续攻击向量分析、运行数据采集、检测模型评估。基于该平台,分析工业机械臂遭受的典型攻击包括恶意指令注入、运动状态数据篡改和重放攻击。针对以上三种情况,分析并模拟其攻击向量,构建工业机械臂异常数据集,共计攻击案例34个;(2)针对各个攻击的最终目标——改变机械臂的运行轨迹,本文提出一种基于深度欠完备自编码器的运动状态异常检测方法,利用自编码器对输入数据的重构误差,结合基于累加和的阈值判定方法,检测偏离正常运行轨迹的异常情况。该方法检测恶意指令注入攻击、运动数据篡改攻击时,各个攻击案例的平均误报率为0.07%,平均检测率高于99.39%。同时将该方法与现有多个无监督检测方法相比较,本文方法检测性能均优于上述方法;(3)针对现有基于功率的重放攻击检测工作检测性能不佳的问题进行改进,分析电压等电气参数、机械损耗等情况对模型检测性能的影响,采用基于进程通信的模型更新方法,不影响实时异常检测的情况下实现模型的在线更新,使模型误报率降低至0.016%。分析研究内容(1)的攻击特性,综合利用两个检测器的检测结果对三种攻击进行辨识,帮助操作人员自动识别异常来源,提高缓解措施实施效率,最终实现基于机械臂物理特性的异常检测。

关键词：工业机械臂物理特性恶意指令注入攻击运动状态数据篡改攻击重放攻击

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