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異常行為檢測(cè)有時(shí)候即便是一個(gè)非威脅行為也可能會(huì)違背預(yù)設(shè)的安全策略，通過(guò)與已知的正常參數(shù)進(jìn)行比較和分析我們可以了解到這些異常事件的具體原因。異常參數(shù)異常行為檢測(cè)的最小分析單元，需要通過(guò)一個(gè)在特定的衡量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行制定，在不同的行業(yè)ICS中可能有較大差別。每一個(gè)異常參量的定義都是盡量簡(jiǎn)化的，這樣在量化和異常算法的使用中就可以流出足夠靈活的空間，邏輯上也會(huì)更加清晰。異常參數(shù)衡量標(biāo)準(zhǔn)每一個(gè)參量單元都是基于固定時(shí)間的運(yùn)行平均值，這個(gè)特性使得它提供了可以用現(xiàn)有業(yè)務(wù)行為與之比較的基礎(chǔ)。異常行為在一定時(shí)間范圍內(nèi)，由一個(gè)或者多個(gè)異常參量發(fā)生的非預(yù)期行為。異常行為在工控安全中的意義相比于一般的IT系統(tǒng)，工業(yè)控制系統(tǒng)中業(yè)務(wù)的規(guī)律性和穩(wěn)定性更強(qiáng)，再通過(guò)時(shí)間參量進(jìn)行建模之后，隨著時(shí)間推移能夠統(tǒng)計(jì)分析應(yīng)用于絕大多數(shù)場(chǎng)景的異常檢測(cè)。謝謝

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