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1001140500-G0 F1 EM27S980151B3-27板渠道商介绍，各种工控专用协议的精确深度解析非常具有挑战性，仅采用单一的协议解析方法具有诸多限制，很难保证工控网络中主流或私有协议的准确识别；而且现有的相当一部分流量识别方法仅仅是面向了离线识别的应用，而不能满足在线识别的要求。系统综合采用特征串匹配、协议特征分析、业务行为统计特征、流关联和机器学习等多种技术，针对Modbus TCP、DNP3、Profinet、OPC、S7、IEC等主流工控协议进行特征提取和过程还原。并且通过应用层业务识别描述语言解释器，既实现对典型应用层业务的识别，又可拥有对新出现和工控领域中专属业务识别的扩展能力。应用层业务识别描述语言采用类XML的形式，定义了一套灵活、方便的协议识别规则描述方法，可实现对2~7层各类协议的规范化描述。在识别模块中主要完成识别引擎（完成具体识别的过程）和识别规则管理两部分的功能。
在流量行为分析的基础上，结合持流量、性能、威胁情报、设备等结构化及非结构化数据的关联建模分析技术，实现网络安全态势可视化与**防护。如图6所示，在kill chain等相关研究的基础上，把网络入侵的行为划分为3个步骤，7个阶段。并基于划分，对收到的海量告警信息进行拆分和关联，设计和开发了异构数据源的告警挖掘、关联分析引擎，支持对IDS、防火墙、漏扫业务产生的日志进行关联分析。采用关联分析、时序模式分析、聚类分析法等方法对告警数据进行关联处理。比如对网络的流量大小、业务分布、端口情况等进行建模，当发现网络中的流量分布和正常流量存在偏差时，通过异常流流量和kill chain确认阶段的告警信息，对模型的差异进行分析，可以确认设备已经感染木马或者蠕虫等恶意程序。
资讯来源：汕头罗克自动化
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