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油庫(kù)發(fā)油生產(chǎn)控制系統(tǒng)主要以Siemens、Honeywell、Rockwell、Yokogawa等SCADA系統(tǒng)，面臨的主要網(wǎng)絡(luò)安全威脅為：

(一)黑客惡意攻擊和惡意程序植入。一些敵對(duì)組織、不法分子通過(guò)遠(yuǎn)程修改發(fā)油生產(chǎn)控制策略與測(cè)控參數(shù)等手段攻擊；也可能會(huì)在SCADA系統(tǒng)內(nèi)惡意植入危險(xiǎn)程序，造成工藝裝置發(fā)生事故，甚至造成停產(chǎn)損失。

(二)通用Windows操作系統(tǒng)、編譯系統(tǒng)、IEC61131設(shè)計(jì)軟件等安全漏洞。

(三)發(fā)油生產(chǎn)工控網(wǎng)絡(luò)WinCC服務(wù)器、TAS服務(wù)器、排隊(duì)主機(jī)、門禁主機(jī)等工業(yè)主機(jī)、油管服務(wù)器與操作站等防病毒及惡意軟件的管控漏洞。

(四)違規(guī)使用U盤、光盤等外接設(shè)備，導(dǎo)致病毒通過(guò)網(wǎng)絡(luò)、USB口或服務(wù)商遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)過(guò)程等方式侵入SCADA系統(tǒng)。

(五)控制設(shè)備第三方維修時(shí)，移動(dòng)設(shè)備存在隨意接入的情況，或VPN遠(yuǎn)程運(yùn)維接入時(shí)，無(wú)安全防護(hù)措施與記錄。

(六)信息化建設(shè)的同時(shí)，發(fā)油生產(chǎn)網(wǎng)與其他網(wǎng)絡(luò)邊界越來(lái)越模糊且防護(hù)不充分。

面向安全運(yùn)營(yíng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)在自身高效的安全事件分析處理能力基礎(chǔ)上，與安全智能運(yùn)維深度融合，方便運(yùn)維人員全面了解資產(chǎn)的安全狀態(tài)，也為安全運(yùn)維人員故障處理提供更多決策支持，從而更加全面細(xì)致的了解整個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)際狀態(tài)，形成全景業(yè)務(wù)運(yùn)維管控視圖，能夠快速查看發(fā)油生產(chǎn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)、應(yīng)用程序執(zhí)行效率、安全態(tài)勢(shì)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息，也為油庫(kù)生產(chǎn)信息化與網(wǎng)絡(luò)化未來(lái)業(yè)務(wù)優(yōu)化方向提供決策輔助。

(一)一體化網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知體系

基于發(fā)油生產(chǎn)工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)可能發(fā)生的異常行為進(jìn)行安全監(jiān)測(cè)研究，對(duì)使用的工控協(xié)議深度解析，并利用基于白名單的業(yè)務(wù)行為基線和基于黑名單的入侵檢測(cè)規(guī)則匹配，以信息資產(chǎn)管理、大數(shù)據(jù)收集與關(guān)聯(lián)分析、安全管理與運(yùn)營(yíng)等三大核心技術(shù)，采用基于智能學(xué)習(xí)與業(yè)務(wù)感知的工控安全一體化的安全威脅監(jiān)測(cè)體系。

(1)多要素采集融合：實(shí)時(shí)采集包括設(shè)備和端點(diǎn)的日志、流量數(shù)據(jù)、資產(chǎn)數(shù)據(jù)、漏洞和配置等脆弱性數(shù)據(jù)以及包括情報(bào)、身份、業(yè)務(wù)在內(nèi)的各種情境數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)的安全要素信息，通過(guò)包括日志、流量、資產(chǎn)、漏洞、情報(bào)信息的各自融合在內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行融合、交叉融合和數(shù)據(jù)治理、動(dòng)態(tài)建模，并對(duì)要素信息采集、傳輸、存儲(chǔ)、利用的全程質(zhì)量監(jiān)控。

(2)縱深化智能安全分析：將基于規(guī)則匹配的關(guān)聯(lián)分析、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為分析和可以自定義算子的專項(xiàng)分析三種分析引擎深度融合，并集成情報(bào)分析、攻擊鏈分析和用戶及實(shí)體行為分析（UEBA）功能，形成一個(gè)縱深化、立體式的分析網(wǎng)絡(luò)，綜合發(fā)揮各種分析能力的優(yōu)勢(shì)。

(3)多方位態(tài)勢(shì)感知：系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)從資產(chǎn)、用戶、運(yùn)行、弱點(diǎn)、攻防、威脅、風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)角度進(jìn)行多方位的態(tài)勢(shì)評(píng)估、預(yù)測(cè)與呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)全面地掌控發(fā)油生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。

(4)安全編排與自動(dòng)化：內(nèi)置SOAR（安全編排自動(dòng)化與響應(yīng)）功能，通過(guò)分診與智能關(guān)聯(lián)能力的告警管理、案件管理和安全編排自動(dòng)化模塊，實(shí)現(xiàn)快速核實(shí)告警、自動(dòng)響應(yīng)處置、持續(xù)事件調(diào)查，實(shí)現(xiàn)積極安全響應(yīng)。

(二)工控資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)與威脅深度無(wú)損掃描

基于工控系統(tǒng)已知的安全漏洞特征（如SCADA/HMI軟件漏洞，PLC、DCS控制器嵌入式軟件漏洞，Modbus、Profibus等主流現(xiàn)場(chǎng)總線漏洞、SCADA/HMI軟件漏洞等），對(duì)油庫(kù)的SCADA、PLC等工業(yè)控制系統(tǒng)中的控制設(shè)備、應(yīng)用或系統(tǒng)進(jìn)行掃描、識(shí)別，為工業(yè)控制系統(tǒng)提供完善的全方位的漏洞分析檢測(cè)。

(1)采用漸進(jìn)式掃描模式：在掃描過(guò)程中先識(shí)別存活主機(jī)，然后識(shí)別存活主機(jī)的端口、服務(wù)、操作系統(tǒng)，同時(shí)融合最新的操作系統(tǒng)指紋識(shí)別、智能端口服務(wù)識(shí)別等技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別被掃描對(duì)象的各種信息，如操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)名、用戶信息、非常規(guī)端口上開(kāi)放的服務(wù)等；在此基礎(chǔ)上根據(jù)探測(cè)結(jié)果選擇合適的掃描策略進(jìn)行針對(duì)性的掃描，從而高效、及時(shí)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象存在的安全漏洞，有效提升漏洞掃描的效率。

(2)基于漏洞上下文探測(cè)的無(wú)損掃描技術(shù)：漏掃作為軟件資產(chǎn)的安全掃描角色，最大的目標(biāo)是能有效的檢測(cè)出軟件資產(chǎn)的安全問(wèn)題，通過(guò)對(duì)重點(diǎn)漏洞的深入研究，確定了漏洞的上下文的相關(guān)邏輯，從中找出有效確定相關(guān)漏洞的關(guān)鍵路徑，從而確保掃描的準(zhǔn)確性以及無(wú)損性。

(三)隱形網(wǎng)絡(luò)攻擊行為感知

在油庫(kù)發(fā)油工控系統(tǒng)中的流量異常以及應(yīng)用服務(wù)異常，常常潛伏著一些攻擊行為或安全事件，系統(tǒng)通過(guò)對(duì)發(fā)油工業(yè)控制系統(tǒng)進(jìn)行全流量數(shù)據(jù)采集分析并智能調(diào)用安全規(guī)則庫(kù)，對(duì)異常行為進(jìn)行報(bào)警。通過(guò)對(duì)告警信息、異常流量以及異常服務(wù)的綜合分析，結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘和智能化分析技術(shù)將攻擊者的整個(gè)攻擊過(guò)程歸納為偵察掃描、定向攻擊、攻陷入侵、工具安裝、惡意行為五個(gè)階段。將告警事件映射到不同的階段，展示整個(gè)動(dòng)態(tài)攻擊過(guò)程和攻擊效果，實(shí)現(xiàn)基于全網(wǎng)絡(luò)的流量安全監(jiān)測(cè)分析。另外，系統(tǒng)內(nèi)置了漏洞庫(kù)，并且支持資產(chǎn)掃描探測(cè)功能，系統(tǒng)結(jié)合漏洞庫(kù)對(duì)掃描到的各類資產(chǎn)進(jìn)行漏洞分析，對(duì)發(fā)現(xiàn)的資產(chǎn)漏洞進(jìn)行告警；利用高速率報(bào)文存儲(chǔ)檢索系統(tǒng)完成對(duì)歷史網(wǎng)絡(luò)流量的回放和追溯快速還原攻擊過(guò)程，回溯網(wǎng)絡(luò)行為，對(duì)攻擊關(guān)鍵會(huì)話進(jìn)行解碼還原，為網(wǎng)絡(luò)管理人員及時(shí)調(diào)整管理策略提供技術(shù)支撐。

(四)持續(xù)化安全威脅監(jiān)測(cè)與大數(shù)據(jù)分析

持續(xù)智能化工控安全監(jiān)測(cè)和基于安全大數(shù)據(jù)形成的安全分析能力，實(shí)現(xiàn)發(fā)油生產(chǎn)系統(tǒng)的基于AI技術(shù)的工業(yè)安全態(tài)勢(shì)感知平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)全方位的工業(yè)安全態(tài)勢(shì)感知能力，提供可管理、可控制的安全保障能力。油庫(kù)安全運(yùn)營(yíng)中心通過(guò)與安全服務(wù)的結(jié)合，進(jìn)一步加強(qiáng)了安全中心對(duì)安全管理的支撐，構(gòu)建了監(jiān)控服務(wù)中心、自評(píng)估服務(wù)中心、西北銷售公司的安全服務(wù)體系以及知識(shí)管理系統(tǒng)等，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)管理、事件管理、網(wǎng)絡(luò)管理、實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)分析、實(shí)時(shí)事件監(jiān)測(cè)、安全預(yù)警管理、安全告警與響應(yīng)、用戶管理、安全策略管理、知識(shí)庫(kù)管理、輔助決策管理等相關(guān)信息安全策略。

2019年，中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司針對(duì)西北銷售公司管轄下的代表性油庫(kù)進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)攻防，面向安全運(yùn)營(yíng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知威脅攻擊，并對(duì)某些隱蔽的、未知類型的攻擊進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤與取證，有效攔截，有力阻斷了針對(duì)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的工業(yè)控制系統(tǒng)的定向攻擊，達(dá)到了智能安全運(yùn)營(yíng)的目的。

在智慧油庫(kù)的信息化建設(shè)過(guò)程中，建立了一套面向安全運(yùn)營(yíng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)，并創(chuàng)新使用了邊緣計(jì)算、AI大數(shù)據(jù)安全分析、多源異構(gòu)等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工控安全風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)感知和對(duì)威脅的精準(zhǔn)研判，對(duì)行業(yè)工業(yè)信息安全防護(hù)具有參考價(jià)值。

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