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摘要  工业控制系统（ICS）作为现代工业生产的核心，其安全性直接关系到关键基础设施的稳定运行。然而，传统安全评价方法多聚焦于单一维度，难以全面反映ICS的复杂安全需求。本研究提出了一种基于技术、管理和环境三维度的安全评价指标体系，结合层次分析法（AHP）与模糊数学理论构建综合评价模型。通过案例验证，模型能够量化分析系统的安全水平，识别薄弱环节并提出改进建议。研究结果表明，该模型具有较高的科学性和实用性，为ICS安全评价与优化提供了系统化工具。

关键词 工业控制系统；安全评价；多维度指标体系；层次分析法；模糊数学

引言

工业4.0与智能制造的快速发展，推动了工业控制系统在各行业的深度应用。然而，ICS的开放性增强使其面临更多网络攻击、设备故障和供应链风险。近年来，全球范围内频发的工控安全事件（如乌克兰电网攻击、伊朗核设施震网病毒事件）表明，ICS安全问题已从技术缺陷演变为系统性风险。传统安全评价模型多基于单一技术维度，忽略管理与环境因素，导致评价结果片面化。因此，构建多维度指标体系并开发动态综合评价模型，成为提升ICS安全性的迫切需求。

本研究旨在突破传统方法的局限性，从技术、管理与环境三个维度建立指标体系，结合定量与定性分析方法，提出一种可动态调整的ICS安全评价模型。该模型不仅为工业用户提供科学的安全评估工具，也为政策制定者优化安全管理框架提供理论支持。

一、工业控制系统安全评价指标体系构建**

1.1 ICS安全需求与特点分析

工业控制系统的核心特点包括高实时性、强可靠性和异构复杂性。与传统IT系统不同，ICS需确保生产过程的连续性，对延迟和中断的容忍度极低。其安全需求可归纳为：

①技术安全：保障网络、主机、应用和数据层的完整性、可用性及保密性。

②管理安全：通过策略制定、人员培训、应急响应等手段实现全生命周期安全管理。

③环境安全：防范物理破坏、自然灾害及供应链风险等外部威胁。

1.2 多维度指标体系设计

基于上述需求，本研究构建了包含3个一级指标、9个二级指标及27个三级指标的层次化体系（表1）。

指标选取遵循以下原则：

1. 科学性：基于ISO 27001、NIST SP 800-82等国际标准，确保指标权威性。

2. 系统性：覆盖ICS全生命周期，避免评价盲区。

3. 可操作性：指标数据可通过检测工具、审计记录或专家评分获取。

二、工业控制系统安全评价模型研究

2.1 评价方法选择与融合

为实现多维度指标的综合分析，本研究采用“定量+定性”混合评价方法：

①定量分析：适用于可量化指标（如漏洞修复率），通过归一化处理消除量纲差异。

②定性分析：对模糊性指标（如策略完备性），采用模糊数学理论将专家语言评价转化为定量值。

2.2 基于AHP的权重分配

层次分析法（AHP）通过构建判断矩阵确定指标权重，具体步骤包括：

1. 构建判断矩阵：邀请10位领域专家对指标重要性进行两两比较，采用1-9标度法打分。

2. 计算权重向量：通过特征值法求解矩阵，获得各指标权重值。

3. 一致性检验：计算一致性比率（CR），若CR<0.1，则通过检验。

以技术维度为例，其判断矩阵及权重计算结果如下：

2.3 模糊综合评价模型

针对定性指标，采用三角模糊数（TFN）处理专家评分。例如，将“应急响应时间”划分为“优、良、中、差”四个等级，对应TFN分别为（0.8，1.0，1.0）、（0.6，0.8，1.0）、（0.4，0.6，0.8）、（0.0，0.4，0.6）。通过去模糊化处理，获得最终评分。

2.4 模型实施流程

1. 数据采集：结合自动化扫描工具（如Nessus）、管理审计记录及专家问卷。

2. 指标量化：将原始数据映射至0-100分区间。

3. 综合评分：按权重加权求和，公式为：

其中， WI为指标权重， SI为指标得分。

4. 结果分析：生成雷达图与热力图，可视化展示各维度得分及薄弱环节。

三、案例研究

3.1 案例背景

选取某大型化工厂DCS系统为研究对象，该系统包含500余个控制节点，涉及生产过程监控、设备联动等关键功能。近年来，该厂因供应链漏洞导致多次非计划停机，亟需系统性安全评估。

3.2 数据采集与处理

·技术维度：通过漏洞扫描工具发现未修复高危漏洞3个，网络隔离强度评分为85分。

·管理维度：安全策略更新滞后，培训覆盖率仅为60%，应急响应时间达标率为75%。

·环境维度：物理访问控制存在盲区，某供应商未通过安全审核。

3.3 权重与评分计算

通过AHP确定各维度权重为：技术（0.55）、管理（0.35）、环境（0.10）。综合得分计算如下：

S = 0.55 ×82 + 0.35 ×70 + 0.10 × 65 = 78.5

3.4 结果分析与改进建议

·优势：网络安全（防火墙配置完善）与数据加密（AES-256应用）表现突出。

·短板：物理访问控制（得分58）与供应链管理（得分50）需重点改进。

·建议：

1. 部署生物识别门禁系统，强化物理安全。

2. 建立供应商黑名单制度，定期开展第三方安全审计。

3. 优化应急演练流程，将响应时间缩短至15分钟内。

四、结论与展望

本研究通过多维度指标体系与混合评价方法，构建了ICS安全评价模型，案例验证表明其能够有效识别系统脆弱性。未来研究可从以下方向深化：

1. 动态评价：集成实时监测数据，实现安全态势的动态感知与预警。

2. 智能优化：引入机器学习算法，自动调整指标权重以适应不同行业场景。

3. 标准化推广：推动模型与ISO 62443等国际标准对接，提升普适性。

工业控制系统的安全防护是一项长期工程，需技术、管理与政策的协同推进。本研究为构建“主动防御、全链可控”的ICS安全生态提供了理论支撑与实践路径。

参考文献：

1. 王强， 李志刚. 工业控制系统安全防护技术研究进展[J]. 自动化学报， 2022， 48（3）： 521-532.

2. ISO/IEC 27001：2022. Information security management systems—Requirements[S].

3. NIST SP 800-82 Rev.3. Guide to Industrial Control Systems Security[S]. 2023.

4. 张伟， 等. 基于机器学习的工控系统异常检测模型[J]. 计算机研究与发展， 2021， 58（7）： 1450-1462.