[發明專利]基于大數據的工業控制系統網絡安全數據的高效采集方法

有效

• 申請號: 202110283787.7
• 申請日: 2021-03-17
• 公開（公告）號: CN113050566B
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 劉智勇;陳敏超
• 申請（專利權）人: 珠海市鴻瑞信息技術股份有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京華際知識產權代理有限公司 11676
• 代理人: 鄧大文

本發明公開了基于大數據的工業控制系統網絡安全數據的高效采集方法，通過數據采集模塊對數據進行采集，并對采集的數據進行安全加密同時判斷采集數據的用戶身份，并驗證所采集數據的完整性和連貫性，從而保證數據的安全性，通過數據準確性驗證模型，建立設備仿真模型，并將從仿真模型上采集到的數據與實際數據進行比較，判斷數據是否被修改，保證數據的準確性，通過數據問題追溯模塊，將從仿真模型上采集到的數據與實際數據產生偏差值的原因進行調取，從而對數據產生偏差的原因及時修正并嚴格控制零件的質量。

技術領域

本發明涉及大數據工業控制系統技術領域，具體為一種基于大數據的工業控制系統網絡安全數據的高效采集方法。

背景技術

工業控制系統是通過工業自動化進行控制，主要是通過電子電氣、機械等技術手段融合實現，工業控制系統的三大控制系統為PLC、DCS和FCS，都是一種通過數字運算操作的電子系統，在工業控制系統與上位機進行數據傳輸時，往往數據的安全性較差，導致數據經常被竊取，且數據上傳的速度較慢，無法一次性獲取多個接口的數據，數據上傳時會導致數據的安全性遭受到威脅，無法了解到所上傳數據的真實性。

在軌道交通車輛中，各個零件的質量管理也越來越受到關注，在車輛制造、檢修過程中，零件的質量起到至關重要的地步，軌道交通中所涉及到的零件包括有鋼軌、軌枕、道床、連接部件、道岔、軌道防護層、構架、軸、箱和上枕梁等多種零件構成，不同零件的參數都配載在軌道交通上的不同部分，皆起著決定性的作用，一旦軌道交通上的某個零件參數微小發生變化，都會導致其它零件受到相應影響，對人生安全造成相應影響；

因此，在對軌道交通中的零件進行生產、質檢時，都需要格外注意零件的尺寸，在對零件進行質檢的時候，需要將不符合安裝批次的零件排出以防零件質量產生問題，需要實時將零件進行抽查，以防對零件尺寸數據進行更改，因此，需要對設備生產的零件進行排查，需要一種基于大數據的工業控制系統網絡安全數據的高效采集方法來解決上述問題。

發明內容

本發明的目的在于提供基于大數據的工業控制系統網絡安全數據的高效采集方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：該方法包括如下步驟：

Z01：使用零件質量數據采集模塊，對上位機輸出接口的數據進行采集驗證，根據所采集數據的等級判斷所采集數據是否需要解密同時驗證當前采集數據的用戶身份，并在數據解密遷移后判斷保存在數據集中數據的完整性，當檢測到數據完整度小于預設值時，表示當前數據集中的數據連貫性小于預設值，不再驗證當前數據的數據連貫性；當檢測到數據完整性大于預設值時，需再次對保存在數據集中的數據連貫性進行驗證，同時驗證數據的準確性,并跳轉到步驟Z02；

Z02：使用數據準確性驗證模型，建立設備仿真模型，判斷設備仿真模型所產生的數據并與歷史零件設備數據比較，當檢測到模型所產生數據與歷史零件質量檢測數據的差值相比超過設定預設差值時，對歷史零件數據進行修正更改，并將產生的歷史零件質量檢測數據產生的零件質量問題進行追溯，并跳轉到步驟Z03；

Z03：使用數據問題追溯模塊，根據歷史零件質量檢測數據判斷當前數據產生偏差的原因，并將歷史零件質量檢測數據發生偏差的原因上傳至控制平臺，以便于對產生的原因及時糾正，嚴格監控零件生產和質檢的質量。

進一步的，在所述步驟Z01中，設定當前所采集的數據為W＝{w1,w2,w3...wn},n是指當前數據的等級數，當檢測到采集數據的等級是加密數據時，驗證用戶上眼瞼與下眼瞼之間的夾角度數判斷用戶的身份并使用一對一的密鑰對當前所設公鑰解密，當檢測到用戶上眼瞼與下眼瞼之間的角度與控制平臺中所保存的數據相吻合時，可以對當前數據進行遷移；