工業以太網通信協議關鍵方法的優化與仿真

楊章勇，李 歡

(陜西理工大學電氣工程學院，陜西 漢中 723001)

1 引言

在生產和運營的過程中企業核心系統通常為工業控制，該系統存在多個子系統，包括安全儀表系統和遠程測控單元等，被廣泛地應用在各種國計民生等領域中，包括制造業、電力水利、航天航空、能源交通等[1]。工控系統在企業運營和生產過程中的主要任務是監測并控制設備的運行狀態，并將數據與信號在一定范圍內的處理與傳輸連接起來，實現數據與資源的遠程控制與共享。在工業生產的過程中以太網Powerlink協議促進生產效率的同時，也帶來了一些風險，因此需要檢測以太網Powerlink協議通信中存在的異常行為[2]。

因此，為檢測以太網Powerlink協議通信中存在的異常行為，當前也出現了一些較好的研究成果。例如：文獻[3]方法通過比較判別法對通信網絡中存在的信號進行判別，提取異常通信信號的特征，并構建特征集合，根據集合中存在的異常特征實現通信異常檢測。但是，該方法無法獲取通信流量在網絡中的通信特點，導致異常檢測結果的誤差較大。文獻[4]方法對通信信號的屬性進行分類，并根據通信信號的特征密度選取鄰域區間的半徑，循環聚類處理高階統計量的通信信號，獲取通信信號的特征，并在信號屬性概率的基礎上獲取熵目標函數的最優值，實現通信異常檢測。但是，該方法無法在不同條件下獲取通信信號的特征，方法存在適應度低的問題。文獻[5]方法采用卷積神經網絡利用知識遷移思想獲取通信信號的特征，并對其進行歸一化處理，完成通信異常檢測。但是，該方法無法根據獲取的特征對不同通信路徑中的信號進行檢測，存在檢測覆蓋率低的問題。

為了解決上述方法中存在的問題，提出工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法。分析通信信號的傳輸特性，提取工業以太網Powerlink協議通信特征，構建異常檢測模型，實現工業以太網Powerlink協議通信的周期約束異常檢測。通過實驗驗證了所提方法具有理想的應用效果。

2 流量模型

利用PCA算法構建工業以太網Powerlink協議通信的流量模型。

設C=E[(X-E(X))(X-E(X))T]代表通信數據源向量Xi∈Rp(i=1，…，T)對應的協方差矩陣，通過下式分解協方差矩陣：

(1)

式中，μ代表通信數據源向量Xi對應的均值向量；T代表轉置矩陣；特征向量矩陣U是通過若干個特征向量ui組建而成的；Λ代表特征值為λi的對角線元素構成的特征值矩陣。

所提方法通過特征值方差累計貢獻率G(k)確定通信數據中存在的主成分數量：

(2)

前k個主成分信息構成的綜合信息X中存在的能量隨著貢獻率G(k)的增加而增大[8]。

設ai代表投影向量，可通過在正常子空間S中對通信數據源向量Xi進行映射處理獲得，其表達式如下：

(3)

其中，特征向量Uk由k個最大的特征值構成。

根據計算得到的投影向量，構建工業以太網Powerlink協議通信流量模型i：

i=Ukai+μ

(4)

3 通信周期約束異常檢測方法

3.1 特征提取

工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法采用卡方檢測方法獲取通信信號的特征，具體過程如下：

(5)

式中，xij代表第i類通信數據對應的第j個屬性值。

2)設CSj代表通信數據屬性對應的卡方值，可通過屬性平均值計算得到：

(6)

3)工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法通過下式對屬性平均值進行歸一化處理，獲得通信數據屬性的影響權值因子effi：

(7)

式中，m代表通信數據的屬性總數。

4)設Exj代表通信數據屬性對應的期望，其計算公式如下：

(8)

5)工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法通過逆向云算法獲取屬性云在正常通信數據模型中的熵Enj：

(9)

設Hej代表通信數據屬性云對應的超熵，將其作為工業以太網Powerlink協議通信數據的特征[9]：

(10)

3.2 異常檢測

工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法結合PSO算法和SVM算法構建通信周期約束異常檢測模型，檢測流程如圖1所示。

圖1 異常檢測流程

PSO算法中的粒子均為潛在最優解，通過適應度、粒子速度和粒子對應的位置描述其對應的特征，在解空間中通過更新速度、個體極值、位置和群體極值等特征實現粒子的更新[10]。個體極值和群體極值分別代表所有個體和所有粒子位置中適應度最優值對應的位置。

通過下述公式對粒子的位置和速度進行更新：

(11)

式中，上角標k+1和k代表本輪迭代和上輪迭代對應的屬性；X代表粒子對應的位置；V代表粒子對應的速度；P、G分別代表個體和群體極值；c1、c2代表慣性因子；r1、r2代表加速度因子。

工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測的流程如下：

1)設置PSO算法的最大迭代次數kmax；

2)初始化種群在算法中的位置X=(X1，X2，…，XN)，其中Xi=(xic，xiσ)代表由徑向基函數σ和懲罰因子C構成的第i個粒子。隨機設置粒子在種群中的速度Vi=(Vic，Viσ)，設定[Xcmin，Xcmin]、[Xσmin，Xσmin]為位置的取值范圍[11]。

3)通過分量xic和xiσ計算粒子對應的粒子適應度值F(Xi)；

5)設置迭代條件，如果連續五十次獲取的適應度值的變化低于0.01%或超過迭代次數，結束迭代，獲得最佳參數，即群體極值G。

6)結束更新后對位置是否在區域[Xcmin，Xcmin]、[Xσmin，Xσmin]內，當分量超出上述區域時，需要對其進行調整。如果xicximin，將其調整為xic=ximin。

工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法構建通信周期約束異常檢測模型的流程如下：

1)接收上述構成獲得的徑向基核函數參數σ和懲罰因子C。

2)用標簽表示通信數據樣本類別，將正常功能碼序列樣本和異常功能碼序列樣本對應的標簽值分別設定為1和-1[12]。

3)在上述過程的基礎上建立支持向量機模型，表達式如下：

(12)

式中，K(xi，xj)代表高斯核函數；αi、αj代表Largrange因子。

4)將提取的工業以太網Powerlink協議通信特征輸入上述構建的決策函數中，實現周期約束異常檢測。

4 實驗與分析

為驗證工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法的整體有效性，結合模擬異常數據和真實流量數據獲得模擬流量數據，對工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法進行測試。背景流量選取某校園網的IP分組流量數據，設置1min作為統計時間的間隔。表1為工業以太網Powerlink協議通信過程中存在的幾種異常狀況。

表1 異常列表

分別采用工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法對上述通信網絡時間序列進行檢測，對比不同方法檢測結果的均方根誤差、絕對誤差。

分析表2中的數據可知，采用上述方法對不同類型的異常進行檢測時，工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法獲取的均方根誤差和絕對誤差均遠遠低于文獻[3]方法和文獻[4]方法獲取的均方根誤差和絕對誤差，因為工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法進行檢測之前構建了通信流量模型，對通信流量在工業以太網中的特點進行分析，獲取通信流量的特征，根據提取的特征實現異常檢測，降低了工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法檢測結果的均方根誤差和絕對誤差。

將適應度作為指標，對工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法進行測試，測試結果如圖2所示。

分析圖2可知，采用工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法對A1、A2、A3類異常進行檢測時，適應度均在60%以上，采用文獻[3]方法和文獻[4]方法對A1、A2、A3類異常進行檢測時，適應度分別在40%和30%附近波動。對比上述方法的測試結果可知，工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法的適應度較高，因為工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法可以利用通信流量模型在不同異常情況下獲取通信流量的特征，進而實現異常檢測，提高了工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法的適應度。

分別采用工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法、文獻[3]方法和文獻[4]方法進行異常檢測，測試上述方法在異常檢測過程中的覆蓋率，測試結果如表3所示。

表3 不同方法的檢測覆蓋率

根據表3中的數據可知，在多次迭代中工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法的檢測覆蓋率均在95%以上，遠高于文獻[3]方法和文獻[4]方法的檢測覆蓋率。因為工業以太網Poerlink協議通信周期約束異常檢測方法在檢測之前分析了通信信號在網絡中的傳輸特點，根據通信信號的傳輸路徑實現異常檢測，進而提高了工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法檢測結果的覆蓋率。

5 結束語

工控系統通信協議面臨的主要問題為易受到攻擊和缺陷問題。入侵檢測技術對遭受攻擊的協議安全問題具有較好的效果。Powerlink協議屬于工控網絡協議，是根據工業以太網協議構成的，具有完全開源和高速實時等優點，被廣泛地應用在高鐵測試系統、CNC、航空系統和高速多軸系統等領域中。但由于Powerlink自身存在的缺陷以及傳統網絡的安全性較差，導致工業以太網Powerlink協議經常受到攻擊，因此需要對工業以太網Powerlink協議通信進行異常檢測。

目前通信異常檢測方法存在檢測誤差大、適應度低和覆蓋率低的問題，為了解決上述方法中存在的問題，提出工業以太網Powerlink協議通信周期約束異常檢測方法，構建了通信流量模型和異常檢測模型，實現通信周期約束的異常檢測。為工業以太網Powerlink協議的安全運行提供了保障。