| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 工业控制系统概述 | 第13-17页 |
| 1.1.1 典型工业控制系统 | 第13-15页 |
| 1.1.2 工业数字化技术 | 第15-16页 |
| 1.1.3 工业互联网技术 | 第16-17页 |
| 1.2 工业控制系统安全需求 | 第17-19页 |
| 1.3 工业控制系统安全发展现状 | 第19-25页 |
| 1.3.1 工业控制系统安全行业发展现状 | 第19-20页 |
| 1.3.2 工业控制系统安全关键技术发展现状及趋势 | 第20-25页 |
| 1.4 主要研究成果及论文安排 | 第25-29页 |
| 第二章 互联体系下工控系统安全威胁和防护体系 | 第29-41页 |
| 2.1 控制系统安全威胁和风险评估 | 第29-34页 |
| 2.1.1 互联体系下的工控安全与IT安全的区别 | 第29-30页 |
| 2.1.2 安全风险分析模型 | 第30-31页 |
| 2.1.3 安全威胁分析 | 第31-32页 |
| 2.1.4 安全脆弱性分析 | 第32-33页 |
| 2.1.5 安全风险分析和评估 | 第33-34页 |
| 2.2 安全模型和研究趋势 | 第34-38页 |
| 2.2.1 典型工控系统安全模型 | 第34-36页 |
| 2.2.2 安全模型扩展及其研究趋势 | 第36-38页 |
| 2.3 开放互联工控系统安全关键技术 | 第38-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 移动互联环境下分布式工控系统的密钥管理和单点登录 | 第41-57页 |
| 3.1 全互联环境下SCADA系统安全 | 第41-42页 |
| 3.2 密钥管理方案的设计和实现 | 第42-47页 |
| 3.2.1 方案实现的系统描述 | 第42-44页 |
| 3.2.2 系统初始化的过程 | 第44-45页 |
| 3.2.3 用户和主控单元之间会话密钥的建立过程 | 第45-47页 |
| 3.2.4 主控单元和远程终端单元之间会话密钥的建立过程 | 第47页 |
| 3.3 密钥管理方案安全性和扩展性分析 | 第47-48页 |
| 3.4 SCADA系统的安全认证扩展 | 第48-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 工业控制协议安全防护模型和方法 | 第57-69页 |
| 4.1 工业控制协议的数据包检测 | 第57-58页 |
| 4.2 工业协议深度包检测安全防护模型系统设计 | 第58-61页 |
| 4.2.1 工业深度包检测安全防护模型 | 第58-59页 |
| 4.2.2 工业深度包检测安全防护模型流程 | 第59-61页 |
| 4.3 基于AC算法的动态规则管理 | 第61-65页 |
| 4.4 算法评估 | 第65-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 移动互联下的工业控制系统异常行为分析 | 第69-83页 |
| 5.1 移动互联环境下工控系统的异常行为 | 第69-71页 |
| 5.2 异常行为分类和挖掘算法设计 | 第71-75页 |
| 5.2.1 可疑行为分类的方法以及数据挖掘的过程 | 第71-73页 |
| 5.2.2 网络行为挖掘分析 | 第73页 |
| 5.2.3 异常行为挖掘算法设计 | 第73-75页 |
| 5.3 异常行为挖掘系统和实验验证 | 第75-81页 |
| 5.3.1 异常行为挖掘流程 | 第75-76页 |
| 5.3.2 系统架构 | 第76-77页 |
| 5.3.3 实验验证 | 第77-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 工业云环境下的开放控制系统安全技术 | 第83-105页 |
| 6.1 云计算和大数据在工业控制系统中的应用 | 第83-84页 |
| 6.2 工业云环境下的工控安全大数据应用框架 | 第84-86页 |
| 6.3 基于BP神经网络的云化工控系统安全异常预测 | 第86-103页 |
| 6.3.1 神经网络方案设计 | 第86-89页 |
| 6.3.2 神经网络单机训练设计 | 第89-93页 |
| 6.3.3 Hadoop平台的训练构建方案 | 第93-96页 |
| 6.3.4 实验结果及其分析 | 第96-103页 |
| 6.4 本章小结 | 第103-105页 |
| 结束语 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 博士在读期间完成的论文 | 第123-125页 |
| 博士在读期间参与完成的项目 | 第125页 |
