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一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法

摘要

一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,将物理设备的一些独特属性融合成该设备的指纹,作为不易被修改唯一标识,以解决工业信息物理系统(ICPS)软硬件更新频率较低,安全防护能力非常脆弱,难以防范隐蔽的、破坏性的内部攻击等安全问题。该技术主要适用于ICPS中的离散制造业分拣系统,且主要考虑了分拣系统中独特的物理属性。

著录项

  • 公开/公告号CN112417524A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202011095357.4

  • 发明设计人 洪榛;刘涛;郑德华;

    申请日2020-10-14

  • 分类号G06F21/73(20130101);

  • 代理机构33241 杭州斯可睿专利事务所有限公司;

  • 代理人王利强

  • 地址 310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 10:00:31

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,属于工业控制系统信息安全领域。

背景技术

随着工业信息物理系统(Industrial Cyber-Physical Systems,ICPS)的发展日益加快,而其软硬件迭代更新周期较长。近年来,ICPS暴露了不少的安全漏洞,极易遭受不同种类的攻击,引发了一系列的安全挑战。现有ICPS的防护体系主要分为三层防护:物理隔离、软件隔离和硬件隔离。目前最普遍的防御方式是物理隔离,即断开与公网的连接,建立独立且私有的局部网络。但是这种方式无法完全保护ICPS,一旦出现内部攻击,攻击者完全可以跳过物理隔绝直接攻击ICPS。在软件隔离层,当攻击者拥有合法身份或登陆密钥时,软件系统的防护将失去作用。硬件隔离则主要通过封死USB等硬件接口预防病毒或木马的入侵,但只要有输入输出方式的存在(如采用光盘进行读写),就有一定的感染几率。因此,安全防护并非是万能的,尤其对于内部攻击,很难采取有效的防御措施。

为了解决此类内部攻击问题,设计一种无法修改的唯一标识来对ICPS进行保护实属必要。

发明内容

本发明提出一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,将物理设备的一些独特属性融合成设备的指纹,作为不易被修改唯一标识。

为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:

一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,包括以下步骤:

步骤1)利用传感器系统采集工业信息物理系统原始数据;

步骤2)对采集的数据进行预处理、物理特征提取、物理特征分析;

步骤3)对处理后的数据进行特征分类,得到工业信息物理系统下独特的物理特性;

步骤4)将步骤3)生成的各类特种数据输入训练模型,生成位移距离数据;

步骤5)将物理特征数据与位移距离数据共同生成该系统下的物理指纹;

进一步,所述步骤(2)中,对采集的数据进行预处理的方法为最优距离法和基于置信度的样本平稳法

优选的,所述最优距离法包括以下步骤:

步骤2.1.1):初始化距离集合S

步骤2.1.2):遍历某速度质量下的位移距离集合S

步骤2.1.3):将S

步骤2.1.4)返回集合S

优选的,基于置信度的样本平稳法包括以下步骤:

步骤2.2.1):在最优距离法中得到全部配置下最优位移距离集合S

步骤2.2.2):将最优位移距离集合S

步骤2.2.3):初始化不平稳位移距离集合D;

步骤2.2.4):遍历最优位移距离S

步骤2.2.5):判断偏差σ

步骤2.2.6):将距离s

步骤2.2.7):返回不平稳位移距离集合D。

本发明的有益效果表现在:有效解决了工业信息物理系统(ICPS)软硬件更新频率较低,安全防护能力非常脆弱,难以防范隐蔽的、破坏性的内部攻击等安全问题。

附图说明

图1是多元物理特征指纹合成图。

具体实施方式

下面结合图1,对本发明技术方案进行详细说明:

参照图1,一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,将物理设备的一些独特属性融合成设备的指纹,作为不易被修改唯一标识。

为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:

一种基于多元物理特征挖掘的指纹识别方法,其特征在于包括以下步骤:

步骤1)利用传感器系统采集工业信息物理系统原始数据;

步骤2)对采集的数据进行预处理、物理特征提取、物理特征分析;

步骤3)对处理后的数据进行特征分类,得到工业信息物理系统下独特的物理特性;

步骤4)将步骤3)生成的各类特种数据输入训练模型,生成位移距离数据;

步骤5)将物理特征数据与位移距离数据共同生成该系统下的物理指纹;

对上述方案进行进一步优化:所述步骤(2)中,对采集的数据进行预处理的方法为最优距离法和基于置信度的样本平稳法

所述最优距离法的数据与处理方法,包括以下步骤:

步骤2.1.1):初始化距离集合S

步骤2.1.2):遍历某速度质量下的位移距离集合S

步骤2.1.3):将S

步骤2.1.4)返回集合S

所述基于置信度的样本平稳法的数据与处理方法,包括以下步骤:

步骤2.2.1):在最优距离法中得到全部配置下最优位移距离集合S

步骤2.2.2):将最优位移距离集合S

步骤2.2.3):初始化不平稳位移距离集合D;

步骤2.2.4):遍历最优位移距离S

步骤2.2.5):判断偏差σ

步骤2.2.6):将距离s

步骤2.2.7):返回不平稳位移距离集合D。

以上所述仅是本发明的较佳实例,并非对本发明的技术范围做任何限制,本领域普通技术人员对于本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换,只要不脱离本发明技术方案的精神和范围,均应暗改在本发明的权利要求范围中。

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