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

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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
申请号:CN202411653749
申请日期:2024-11-19
公开号:CN119668099B
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
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
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