智能工业物联网数据采集与边缘计算解决方案

基于边缘计算的工业物联网安全技术研究

随着5G与工业物联网的深入融合,凭借5G网络的高宽带和超低延迟等优势特点确保大量数据迅速传输,以传感器技术改造设备,工业设备联云上网,远程设备操控,无人智能巡检,机器视觉质检,设备故障检测等场景,克服了人迹难到场景的工作,极大提高生产效率,产品质量及安全性能,助力企业降本增效.但同时大量无线终端的引入,使得传统工业物联网相对封闭可信的生产环境被打破,网络攻击面不断扩大,工业物联网因为大规模动态网络拓扑,受限资源终端设备,频繁数据交互以及开放网络环境等因素不可避免地面临令人担忧的安全问题.施加于工业物联网的攻击手段层出不穷,传统攻击检测方式呈现精度低,时延长等缺点.面对网络安全事件从计算机网络延伸到工业物联网的现实,传统安全感知工作复杂度较高且部署困难.对于工业界普遍认为适用于解决工业安全问题的零信任安全(Zero Trust Security,ZTA)理念,目前仍存在安全架构不完善以及具体实施技术支撑不足的挑战.针对上述工业物联网面临的安全问题,本文充分利用边缘计算易部署,分布式以及附加计算资源的优势,重点研究基于边缘计算的工业物联网安全技术,以实现安全在网络边缘的下沉.主要的研究内容及创新点如下:(1)针对工业物联网典型攻击危害大,检测难的问题,提出基于边缘计算的先预测后分类的虚假数据注入攻击(False Data Injection,FDI)检测方案.提出方案在工控网络的边缘部署,保证数据完整性的同时执行数据采集与攻击检测,利用测量数据流的时间相关性设计一个精确的实时预测模型;然后,通过边缘设备的计算支持对预测的独立于虚假数据的残差进行分类.不同于以往的研究,该方案在预测的基础上设计低复杂度的分类过程,显著提高检测精度.最后,通过在真实搭建的电力网络场景下进行的广泛实验,验证了提出方案在攻击注入环境异常恶劣的情况下的检测精度,并讨论了提出方案在工业物联网边缘的适用性.(2)针对传统计算资源受限工业终端设备易受攻击而无法感知威胁和抵御攻击的问题,提出了一种基于边缘计算的工业设备级安全状态感知模型.提出的模型根据攻击行为必然导致设备层面性能指标数据变化的思想启发,利用边缘计算的优势将传统工业设备采集的海量数据进行聚类并转化为状态.通过复杂网络理论,对得到的隐含丰富安全信息的状态序列进行建模,给出基于复杂网络的安全状态感知模型.与以往的研究相比,提出的模型基于边缘计算执行,在不影响工业过程完整运行的前提下实现非侵入式感知.最后,对真实工业设备进行了充分实验,讨论了提出模型的感知能力以及其在边缘计算下威胁感知的实时性能.(3)针对工业物联网终端大规模异构,态势空间动态连续带来的态势感知复杂度高以及故障信息延迟传递的问题,提出了一种边缘计算下基于多智能体深度强化学习的工业系统级安全态势感知方案.提出方案针对动态和连续的态势空间,构建了边缘计算下的基于广域态势感知的安全态势感知模型;随后,设计了基于多智能体深度确定性策略梯度(Multiagent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)算法用于构建模型的优化问题求解.不同于以往的研究,所提方案兼顾多边缘代理协同感知,从环境要素中自适应学习并执行最优感知动作,实现系统长期期望最大化回报.最后,通过大量的实际场景测试与仿真,验证了提出方案的性能,实现工业复杂环境下态势要素自适应学习和系统级实时保护.(4)针对零信任安全理念的兴起及其在工业物联网领域技术支撑不足的问题,在工业系统安全态势感知基础上,本文扩展了零信任安全理念以及零信任安全架构在工业物联网行业的应用价值,提出了边缘计算赋能的时间和空间粒度下的工业物联网零信任架构以及物理层安全增强的无线工业零信任技术方案.提出的架构利用边缘计算协助安全策略的产生和执行,从时间和空间的角度对资源保护粒度进行了进一步细化;随后,针对无线工业物联网场景,提出了从安全区域形成到设备认证,再到加密协商的三步无线工业零信任技术路线,并辅以物理层安全技术支撑提出路线的具体技术实施;最后,针对提出的零信任安全架构和技术方案进行安全评估以及真实工业场景下的实验验证,讨论了提出架构以及提出方案的可行性.

一种基于物联网的水务数据采集整体方案

随着物联网,云计算,移动互联网,大数据,人工智能等新技术的飞速发展,以及IT与OT技术的进一步融合,工业制造,城市交通,电力能源,农业等各大行业领域的智慧化发展已成为必然趋势.推进各领域向智慧化发展是一项复杂而庞大的系统工程,既需要单一技术与装备的突破应用,还需要系统化的集成创新.智慧系统解决方案是推广普及智能化技术的关键手段,是促进各行业智能化水平提升的核心.为深化智慧产业发展,进一步提升智慧产业各领域系统解决方案应用水平,现由中国自动化学会,智能制造推进合作创新联盟,工业控制系统信息安全产业联盟,边缘计算产业联盟,中国仪器仪表行业协会主办,控制网(www.kongzhi.net)&《自动化博览》承办的2021智慧系统解决方案征集活动已正式启动,面向全行业公开征集智慧系统解决方案.本刊特开设智慧系统解决方案专栏,刊发其中优秀的解决方案以飨读者.

基于EdgeX Foundry的边缘数据采集平台的设计与实现

提出了一种基于EdgeX Foundary的边缘数据采集平台设计与实现思路,解决了边缘计算落地实现以及边缘侧的数据有效管控的问题.设计了边缘平台的总体架构,用于指导系统的实现,给出了系统各模块的功能以及解决问题的关键技术,通过已实现的系统的成果,证明了提出的系统的有效性和可行性.

AI智能制造管理平台赋能制造业数字化转型

本报告聚焦AI智能制造管理平台在机械装备制造企业的应用实践,从技术架构,实施路径与应用价值三个维度展开深度分析.该平台构建了"数据采集—智能分析—决策优化"闭环机制,采用分层架构整合物联网,大数据与AI算法,通过边缘计算与云端协同实现设备状态实时监控与工艺参数动态优化.实践表明,该平台不仅显著提升了生产效率,降低了运营成本,更推动了企业管理模式向数据驱动转型,并重塑了供应链协同生态.本报告为离散制造业数字化转型提供了可复用的"技术-管理-生态"三位一体解决方案,验证了AI在复杂工业场景中的规模化应用价值,对推动制造业高质量发展具有重要示范意义.