摘要
本发明提供了一种应用于工业控制系统的基于强化学习的隐蔽攻击系统,用于对工业控制系统执行隐蔽攻击,所述隐蔽攻击系统包括:数据获取模块,用于在工业控制系统受到攻击时,以预设的欺骗方式截获每一个可编程逻辑控制器发送给数据采集与监视控制系统的当前时间窗口的环境数据和操作数据;智能体,用于为每一个当前时间窗口的环境数据和操作数据添加扰动以获取每一个篡改后的当前时间窗口的环境数据与操作数据;数据传递模块,用于将所有篡改后的当前时间窗口的环境数据和操作数据发送给数据采集与监视控制系统。本发明的技术方案通过基于强化学习得到智能体来篡改工业控制系统物理层的传感器和执行器的数据,不仅能提高学习效率,还能能够提高隐蔽攻击成功率。
技术关键词
监视控制系统
可编程逻辑控制器
强化学习方法
深度神经网络模型
深度确定性策略梯度方法
评论家方法
策略优化方法
监测工业控制系统
执行器
异常检测器
MAC地址欺骗
数据获取模块
检测评估方法
传感器
评估工业
处理器
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
调度管理方法
托盘物料
订单
深度神经网络模型
数据
交互机制
决策优化方法
配额
发电机组
深度强化学习方法
动态优化控制方法
电网断面
灵敏度矩阵
断面潮流
强化学习方法
波束资源分配方法
通信量
小区
最大化系统
低轨卫星系统
虚拟惯量
直流输电
深度神经网络模型
面向区域电网
电网频率响应