工業(yè)控制系統(tǒng)漏洞挖掘與風(fēng)險評估方法研究

關(guān)鍵詞：工業(yè)控制系統(tǒng)；漏洞挖掘；風(fēng)險評估；靜態(tài)分析；動態(tài)監(jiān)測

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2025.07.008

中圖分類號：TP273；TP393.08 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編碼：1672-7274（2025）07-0030-03

Research on Vulnerability Mining and Risk Assessment Methods forIndustrial Control Systems

PANWubin1，SHENGCheng2，WANG Yingying1 （1.Suzhou Gaobo Vocational College，Suzhou 163，China; 2. Underground Pipeline Management Office，Wuzhong District， Suzhou 10o， China）

Abstract：With therapid developmentof industrial automation and information technology，industrial control systems （ICS）are playing an increasingly important role in various industries.However，the security issues of these systems are becoming increasingly prominent，especialythe security risks caused bysystem vulnerabilities.This article introduces an ICSvulnerability mining method that combines static analysis and dynamic monitoring，and proposes a corresponding risk assssment model to quantify and manage therisks that these vulnerabilities may bring.

Keywords： industrial control system; vulnerability mining; risk assessment; static analysis; monitoring

工業(yè)控制系統(tǒng)的安全問題在近年來已經(jīng)成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。由于其在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中的廣泛應(yīng)用，任何漏洞都可能導(dǎo)致嚴(yán)重的物質(zhì)損失和環(huán)境危害。本研究旨在開發(fā)一套系統(tǒng)的漏洞挖掘及風(fēng)險評估方法，以提高工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性和可靠性。

1 漏洞挖掘技術(shù)

1.1靜態(tài)代碼分析

在現(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）中，靜態(tài)代碼分析作為一種基本而有效的安全評估方法，扮演著不可或缺的角色。這種方法依賴于無須執(zhí)行程序代碼的情況下，對軟件內(nèi)部結(jié)構(gòu)、配置和代碼行為的深入審查。專為ICS環(huán)境定制的靜態(tài)分析工具能夠在開發(fā)周期的早期階段識別出可能導(dǎo)致系統(tǒng)故障或安全風(fēng)險的漏洞，如緩沖區(qū)溢出、SQL注入、錯誤的認(rèn)證處理流程等[1]。

具體來說，靜態(tài)分析工具通過對設(shè)備固件和應(yīng)用軟件的代碼庫進(jìn)行全面掃描，系統(tǒng)地檢查所有源代碼文件以識別潛在的安全漏洞和編碼錯誤。這種方法的主要優(yōu)勢在于其能夠覆蓋代碼庫中的每一行代碼，確保沒有任何部分被遺漏。通過應(yīng)用多種檢測算法和模式匹配技術(shù)，靜態(tài)分析可以有效識別代碼中的不安全或不規(guī)范的實(shí)踐，如使用已被棄用的函數(shù)、缺少的邊界檢查、潛在的空指針解引用等問題。為了量化靜態(tài)代碼分析的有效性和實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)，可以假設(shè)某一具體的ICS環(huán)境部署了靜態(tài)分析工具進(jìn)行代碼安全審計。表1詳細(xì)展示了靜態(tài)代碼分析的數(shù)據(jù)。

表1靜態(tài)代碼分析數(shù)據(jù)分析

這些數(shù)據(jù)不僅顯示了靜態(tài)分析在發(fā)現(xiàn)和預(yù)防嚴(yán)重安全漏洞方面的有效性，也突出了其在提升代碼質(zhì)量和維護(hù)性方面的作用。為了計算缺陷修復(fù)的緊急程度和優(yōu)先級，可以采用以下公式來評估每種類型漏洞的風(fēng)險值（R）：

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，緩沖區(qū)溢出的風(fēng)險值計算如下：

式中的嚴(yán)重性級別假設(shè)為：低 =1 ，中 =2 ，高 ⁼³ 。同理，可以計算其他漏洞類型的風(fēng)險值。

1.2動態(tài)行為分析

動態(tài)行為分析是一種復(fù)雜且強(qiáng)大的技術(shù)，它在現(xiàn)代軟件和系統(tǒng)安全測試中扮演著核心角色。該技術(shù)側(cè)重于在控制的測試環(huán)境中模擬實(shí)際操作，以實(shí)時監(jiān)控系統(tǒng)對各種輸入和操作的響應(yīng)，從而檢測那些無法通過靜態(tài)分析發(fā)現(xiàn)的漏洞。動態(tài)行為分析能夠揭示程序在執(zhí)行過程中的實(shí)際行為，包括對異常輸入的處理、系統(tǒng)的錯誤處理能力以及響應(yīng)時間等關(guān)鍵參數(shù)。此方法特別適用于發(fā)現(xiàn)諸如運(yùn)行時錯誤、競態(tài)條件、內(nèi)存泄漏和權(quán)限配置錯誤等問題。

在動態(tài)行為分析過程中，安全團(tuán)隊會建立一個或多個模擬的應(yīng)用環(huán)境，這些環(huán)境完全隔離于生產(chǎn)系統(tǒng)，以避免測試行為對實(shí)際運(yùn)營造成影響。測試環(huán)境將配置與生產(chǎn)環(huán)境相似的硬件和軟件，以確保測試結(jié)果的相關(guān)性和有效性。在此環(huán)境中，通過自動化腳本或手工操作模擬各種用戶和系統(tǒng)交互，如登錄、數(shù)據(jù)輸入、配置更改及其他可能觸發(fā)潛在缺陷的操作。

為了詳細(xì)說明動態(tài)行為分析的數(shù)據(jù)支撐和方法應(yīng)用，可以設(shè)想一個假想的測試場景，其中一個中型企業(yè)的IT團(tuán)隊正在對他們的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行動態(tài)行為測試。以下是一些關(guān)鍵的假設(shè)數(shù)據(jù)和結(jié)果。測試周期：進(jìn)行為期4周的動態(tài)測試。測試用例數(shù)量：共計500個測試用例，涵蓋正常和異常操作情況。發(fā)現(xiàn)的漏洞數(shù)量：共計75個運(yùn)行時漏洞，包括內(nèi)存泄漏、權(quán)限配置錯誤和競態(tài)條件。響應(yīng)時間監(jiān)控：對系統(tǒng)響應(yīng)時間進(jìn)行監(jiān)控，正常操作的平均響應(yīng)時間為2秒，異常操作的響應(yīng)時間為5秒。表2提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)視圖。

表2動態(tài)行為數(shù)據(jù)視圖

在評估這些數(shù)據(jù)時，一個重要的指標(biāo)是漏洞發(fā)現(xiàn)率和響應(yīng)時間延遲。這些指標(biāo)不僅反映了系統(tǒng)在面對意外情況時的穩(wěn)定性和可靠性，也指出了哪些領(lǐng)域需要優(yōu)先進(jìn)行優(yōu)化。為了計算漏洞修復(fù)的優(yōu)先級，可以使用公式為

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，異常操作的風(fēng)險評估值可以計算如下：

動態(tài)行為分析通過這種實(shí)時和實(shí)境的測試方法，使得安全團(tuán)隊能夠系統(tǒng)地識別和修復(fù)在靜態(tài)分析階段可能遺漏的復(fù)雜漏洞。此外，通過持續(xù)的監(jiān)控和測試，團(tuán)隊可以迅速適應(yīng)新的威脅情景，有效提升系統(tǒng)的整體安全性。這種方法的應(yīng)用不僅限于發(fā)現(xiàn)安全漏洞，更包括性能瓶頸和配置錯誤，是確保軟件和系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵手段。通過這種策略，組織能夠顯著降低潛在的安全風(fēng)險，從而保護(hù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)和資產(chǎn)免受侵害。

1.3網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測

網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控是工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）保障網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分。實(shí)時監(jiān)控ICS的網(wǎng)絡(luò)流量，尤其是利用深度包檢測（DPI）技術(shù)，是一種有效的方法，用于識別異常通信行為和潛在的入侵嘗試。這種技術(shù)可以深入分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的內(nèi)容，從而對數(shù)據(jù)流進(jìn)行更精確的檢測和分析，提高對復(fù)雜攻擊手段的識別能力[3]。

在深度包檢測的過程中，DPI系統(tǒng)會檢查經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)的每個數(shù)據(jù)包。DPI不僅分析數(shù)據(jù)包的頭部信息，如源和目的地地址、端口號和協(xié)議類型，還能深入到數(shù)據(jù)包的負(fù)載，檢查數(shù)據(jù)本身的內(nèi)容，這使得DPI成為一種強(qiáng)大的安全工具，能夠檢測到簡單的網(wǎng)絡(luò)層攻擊無法識別的復(fù)雜威脅。

為了量化DPI技術(shù)在ICS環(huán)境中的效用，假設(shè)某工業(yè)企業(yè)部署了DPI系統(tǒng)來增強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)安全。以下是一些關(guān)鍵的假設(shè)數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，旨在展示DPI技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用效果和影響。表3提供了DPI系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)控的詳細(xì)數(shù)據(jù)視圖。

表3DPI系統(tǒng)實(shí)時監(jiān)控的詳細(xì)數(shù)據(jù)視圖

為了進(jìn)一步評估DPI系統(tǒng)的性能，可以使用以下公式計算異常通信檢測的效率：

根據(jù)上述表格數(shù)據(jù)，異常檢測效率可以計算如下：

此公式說明，在所有網(wǎng)絡(luò)會話中，只有極少數(shù)被標(biāo)記為異常，這可能指示DPI系統(tǒng)高度專化于識別真正的安全威脅，同時維持低誤報率。這種技術(shù)的部署不僅提高了安全團(tuán)隊對潛在網(wǎng)絡(luò)入侵的響應(yīng)能力，也顯著降低了由于安全漏洞帶來的風(fēng)險。

2 風(fēng)險評估模型

在現(xiàn)代工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）的安全管理中，風(fēng)險評估模型扮演著至關(guān)重要的角色，尤其是在評估和管理與這些系統(tǒng)相關(guān)的安全漏洞方面。這些模型通常基于漏洞的嚴(yán)重性、漏洞被利用的可能性以及相關(guān)的影響進(jìn)行風(fēng)險評估，確保關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全和穩(wěn)定運(yùn)行4。

漏洞嚴(yán)重性評估是風(fēng)險評估模型中的一個關(guān)鍵組成部分。對于ICS環(huán)境，可以采用修改后的通用漏洞評分系統(tǒng)（CVSS），這是一個開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在為公開披露的安全漏洞分配一個數(shù)值表示的嚴(yán)重性得分。標(biāo)準(zhǔn)的CVSS評分系統(tǒng)可根據(jù)多個度量維度來評估漏洞，包括攻擊向量、攻擊復(fù)雜性、所需的特權(quán)級別、用戶交互、影響的機(jī)密性、影響的完整性和影響的可用性。

影響分析則是在確定了漏洞的嚴(yán)重性后，進(jìn)一步評估該漏洞被利用的可能性以及這種利用可能對系統(tǒng)運(yùn)行、安全和環(huán)境帶來的潛在影響。這包括但不限于分析漏洞是否易于被外部攻擊者發(fā)現(xiàn)和利用、是否需要特定條件才能成功利用漏洞、利用漏洞可能導(dǎo)致的直接和間接后果等。對于ICS系統(tǒng)來說，一個高影響的漏洞可能導(dǎo)致生產(chǎn)停滯、機(jī)器損壞甚至環(huán)境災(zāi)難，這些都需要在風(fēng)險評估過程中得到充分考慮[5]。

風(fēng)險量化是通過綜合考慮漏洞的易利用性、影響范圍和修復(fù)難度來計算總體風(fēng)險評分的過程。這一評分有助于信息安全團(tuán)隊確定哪些漏洞應(yīng)當(dāng)優(yōu)先處理。一個典型的風(fēng)險量化方法可能包括以下幾個步驟：

（1）確定基本得分：使用修改后的CVSS得分作為漏洞的基本嚴(yán)重性得分。

（2）環(huán)境得分調(diào)整：根據(jù)ICS特有環(huán)境對CVSS得分進(jìn)行調(diào)整，以反映特定環(huán)境中的實(shí)際風(fēng)險。

（3）易利用性加權(quán)：考慮漏洞的利用難度，對漏洞得分進(jìn)行加權(quán)。例如，一個需要高權(quán)限和復(fù)雜交互才能利用的漏洞，其風(fēng)險得分可能相對較低。

（4）影響加權(quán)：根據(jù)漏洞影響的范圍（如影響單個設(shè)備或整個生產(chǎn)線）對得分進(jìn)行加權(quán)。

（5）總風(fēng)險評分計算：將以上因素綜合起來計算總風(fēng)險評分。表4是這一風(fēng)險評估方法的簡化示例。

表4風(fēng)險評估方法

總風(fēng)險評分可以通過以下公式計算：

總分險評風(fēng)=（基本CVSS得分 ?× 環(huán)境調(diào)整因子×易利用性加權(quán)×影響加權(quán)）（7）

以上模型和方法為ICS環(huán)境中的信息安全團(tuán)隊提供了一個系統(tǒng)的工具，以識別、評估并優(yōu)先處理安全漏洞。對漏洞進(jìn)行細(xì)致的評估和量化，可以更有效地配置資源，對抗?jié)撛诘陌踩{，從而保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全與連續(xù)運(yùn)營。此外，該模型的實(shí)施也有助于提高企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)安全管理的整體水平，為應(yīng)對日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)提供支持。

3 結(jié)束語

綜上所述，本文提出的工業(yè)控制系統(tǒng)漏洞挖掘和風(fēng)險評估方法，可以有效提升ICS的安全性。未來的工作將集中于進(jìn)一步優(yōu)化漏洞挖掘技術(shù)和風(fēng)險評估模型，以適應(yīng)日益復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境和威脅模式。

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