工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)

數(shù)智創(chuàng)新變革未來(lái)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件的定義及分類(lèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)方法與技術(shù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)采集工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的異常檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的安全取證ContentsPage目錄頁(yè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件的定義及分類(lèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)#.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件的定義及分類(lèi)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件的定義：1.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件是指由于人為或自然因素導(dǎo)致的，對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及其運(yùn)行安全造成損害或潛在威脅的事件。2.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件具有危害性、偶然性、不可預(yù)測(cè)性等特點(diǎn)。3.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件可能造成資產(chǎn)損失、人員傷亡、環(huán)境污染等嚴(yán)重后果。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件的分類(lèi)：1.根據(jù)事件源，可分為人為因素和自然因素兩大類(lèi)。人為因素包括人為誤操作、惡意攻擊等；自然因素包括地震、洪水等。2.根據(jù)事件類(lèi)型，可分為設(shè)備故障、系統(tǒng)故障、網(wǎng)絡(luò)攻擊、數(shù)據(jù)泄露等多種類(lèi)型。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)方法與技術(shù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)方法與技術(shù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的安全事件檢測(cè)1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件進(jìn)行檢測(cè)和分析，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。2.使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件。基于深度學(xué)習(xí)的安全事件檢測(cè)1.利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件進(jìn)行檢測(cè)和分析，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。2.使用不同的深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)方法與技術(shù)基于數(shù)據(jù)挖掘的安全事件檢測(cè)1.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)安全事件的潛在模式和規(guī)律。2.使用不同的數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、決策樹(shù)等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件。基于態(tài)勢(shì)感知的安全事件檢測(cè)1.利用態(tài)勢(shì)感知技術(shù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。2.使用不同的態(tài)勢(shì)感知技術(shù)，如數(shù)據(jù)融合、事件關(guān)聯(lián)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)方法與技術(shù)基于安全情報(bào)的安全事件檢測(cè)1.利用安全情報(bào)技術(shù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件進(jìn)行收集、分析和共享，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。2.使用不同的安全情報(bào)技術(shù)，如威脅情報(bào)、漏洞情報(bào)、攻擊情報(bào)等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件?；谠朴?jì)算的安全事件檢測(cè)1.利用云計(jì)算技術(shù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件進(jìn)行集中管理和分析，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。2.使用不同的云計(jì)算技術(shù)，如虛擬化、分布式計(jì)算、云存儲(chǔ)等，來(lái)提取和分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的安全事件特征。3.構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，使其能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別安全事件。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)采集工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集的類(lèi)型1.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集是在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)收集和傳輸數(shù)據(jù)。這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集通常用于監(jiān)控和控制系統(tǒng)，以確保系統(tǒng)正常運(yùn)行。2.歷史數(shù)據(jù)采集：歷史數(shù)據(jù)采集是從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中收集和存儲(chǔ)過(guò)去的數(shù)據(jù)。這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集通常用于分析和改進(jìn)系統(tǒng)性能。3.事件數(shù)據(jù)采集：事件數(shù)據(jù)采集是在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中收集和存儲(chǔ)發(fā)生的事件。這種類(lèi)型的數(shù)據(jù)采集通常用于故障排除和安全分析。數(shù)據(jù)采集的來(lái)源1.傳感器：傳感器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中用來(lái)收集數(shù)據(jù)的主要設(shè)備。傳感器可以測(cè)量溫度、壓力、流量、振動(dòng)等各種物理量。2.執(zhí)行器：執(zhí)行器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中用來(lái)控制設(shè)備的設(shè)備。執(zhí)行器可以控制閥門(mén)、電機(jī)、開(kāi)關(guān)等設(shè)備。3.控制器：控制器是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中用來(lái)處理數(shù)據(jù)和控制設(shè)備的設(shè)備。控制器可以是可編程邏輯控制器（PLC）、分布式控制系統(tǒng)（DCS）或其他類(lèi)型的控制器。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理1.數(shù)據(jù)采集：從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中收集相關(guān)數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)等。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式化和標(biāo)準(zhǔn)化，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和便于分析。3.特征提取：從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與安全事件相關(guān)的特征，如設(shè)備異常行為、網(wǎng)絡(luò)流量異常、傳感器數(shù)據(jù)異常等。異常檢測(cè)算法1.統(tǒng)計(jì)方法：基于統(tǒng)計(jì)理論和概率模型的異常檢測(cè)算法，如均值方差法、聚類(lèi)分析法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。2.機(jī)器學(xué)習(xí)方法：基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別的異常檢測(cè)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。3.深度學(xué)習(xí)方法：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)識(shí)別的異常檢測(cè)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自編碼器等。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模方法1.威脅建模概述：-威脅建模是一種系統(tǒng)性地識(shí)別、分析和評(píng)估潛在安全威脅的方法，旨在提高工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全性。-威脅建?？梢詭椭R(shí)別系統(tǒng)中的薄弱環(huán)節(jié)，并采取相應(yīng)的安全措施來(lái)降低安全風(fēng)險(xiǎn)。2.威脅建模方法：-資產(chǎn)識(shí)別：識(shí)別工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的所有資產(chǎn)，包括設(shè)備、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和人員。-威脅識(shí)別：根據(jù)資產(chǎn)清單，識(shí)別可能對(duì)資產(chǎn)造成威脅的潛在威脅，包括自然災(zāi)害、人為破壞、網(wǎng)絡(luò)攻擊等。-脆弱性識(shí)別：識(shí)別資產(chǎn)的脆弱性，即資產(chǎn)在面對(duì)威脅時(shí)可能被利用的弱點(diǎn)或缺陷。-威脅建模：將威脅與脆弱性相結(jié)合，生成威脅模型，以識(shí)別潛在的安全事件及其發(fā)生вероятность和影響。-風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：根據(jù)威脅模型評(píng)估安全事件的風(fēng)險(xiǎn)，并確定需要采取的防御措施。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的威脅建模技術(shù)1.攻擊樹(shù)分析：-攻擊樹(shù)分析是一種威脅建模技術(shù)，用于識(shí)別所有可能的攻擊路徑，以及攻擊者需要滿(mǎn)足的條件。-攻擊樹(shù)分析可以幫助安全分析師了解攻擊者的意圖和能力，并采取相應(yīng)的防御措施。2.誤用檢測(cè)：-誤用檢測(cè)是一種威脅建模技術(shù)，用于檢測(cè)偏離正常行為的活動(dòng)。-誤用檢測(cè)可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別異常行為，并發(fā)出警報(bào)。3.異常檢測(cè)：-異常檢測(cè)是一種威脅建模技術(shù)，用于檢測(cè)偏離正常行為的數(shù)據(jù)或事件。-異常檢測(cè)可以利用統(tǒng)計(jì)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)識(shí)別異常行為，并發(fā)出警報(bào)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的異常檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的異常檢測(cè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)1.利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型，對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，自動(dòng)識(shí)別異常事件。2.通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)系統(tǒng)正常運(yùn)行時(shí)的行為模式，并以此為基準(zhǔn)檢測(cè)出偏離正常模式的數(shù)據(jù)點(diǎn)。3.使用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，以提高檢測(cè)精度?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)的異常檢測(cè)1.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如Grubbs檢驗(yàn)、Hotelling'sT2檢驗(yàn)、局部異常因子檢測(cè)等，對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2.通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行分析，檢測(cè)出與其不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。3.設(shè)定閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)偏離閾值時(shí)，將其標(biāo)記為異常事件。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的異常檢測(cè)1.構(gòu)建一套預(yù)定義的規(guī)則，用于檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的異常事件。2.規(guī)則可以基于對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行模式的理解，也可以基于經(jīng)驗(yàn)或?qū)＜抑R(shí)。3.當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)滿(mǎn)足某個(gè)規(guī)則時(shí)，將其標(biāo)記為異常事件?；谥R(shí)的異常檢測(cè)1.利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)，對(duì)異常事件進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。2.專(zhuān)家知識(shí)可以包含對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行模式的理解、異常事件的特征、以及檢測(cè)異常事件的方法。3.將專(zhuān)家知識(shí)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的規(guī)則或模型，用于異常事件檢測(cè)?；谝?guī)則的異常檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的異常檢測(cè)基于組合的方法異常檢測(cè)1.將多種異常檢測(cè)技術(shù)相結(jié)合，以提高檢測(cè)精度。2.例如，可以將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)與基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的異常檢測(cè)相結(jié)合，以提高檢測(cè)異常事件的準(zhǔn)確性。3.合理選擇異常檢測(cè)技術(shù)之間的參數(shù)，以達(dá)到最佳的檢測(cè)效果?；跁r(shí)間序列的異常檢測(cè)1.適用于存在時(shí)間依賴(lài)性的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。2.通過(guò)對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的建模和分析，檢測(cè)出與其不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)。3.使用各種時(shí)間序列模型，如自回歸滑動(dòng)平均模型(ARIMA)、卡爾曼濾波器等，以實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.分類(lèi)方法：應(yīng)用監(jiān)督分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或決策樹(shù)來(lái)區(qū)分正常事件和安全事件。2.特征提?。簭墓I(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中提取特征，如傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志。3.模型訓(xùn)練：利用這些特征訓(xùn)練監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，使之能夠準(zhǔn)確區(qū)分正常事件和安全事件。基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.異常檢測(cè)：應(yīng)用非監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或聚類(lèi)算法來(lái)檢測(cè)偏離正常行為的事件。2.特征提取：從工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中提取特征，如傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志。3.模型訓(xùn)練：利用這些特征訓(xùn)練非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，使其能夠準(zhǔn)確檢測(cè)異常事件。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)基于混合學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)：將監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)相結(jié)合，以提高事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。2.優(yōu)勢(shì)：混合學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)正常和異常數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，并結(jié)合兩種學(xué)習(xí)方式的優(yōu)勢(shì)，提高檢測(cè)準(zhǔn)確性。3.應(yīng)用領(lǐng)域：特別適用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)有限的情況。基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.用戶(hù)交互：主動(dòng)學(xué)習(xí)模型與用戶(hù)交互，以獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)，提高模型的準(zhǔn)確性。2.迭代過(guò)程：模型在交互過(guò)程中不斷更新，在用戶(hù)反饋的幫助下提高性能。3.優(yōu)勢(shì)：主動(dòng)學(xué)習(xí)模型能夠以較少的數(shù)據(jù)量實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確性。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的機(jī)器學(xué)習(xí)基于遷移學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.知識(shí)共享：將在其他領(lǐng)域訓(xùn)練過(guò)的模型的知識(shí)遷移到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中。2.加速訓(xùn)練：利用預(yù)訓(xùn)練模型，可以減少工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中模型的訓(xùn)練時(shí)間。3.提高準(zhǔn)確性：利用預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)，可以提高工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中模型的準(zhǔn)確性?；诼?lián)邦學(xué)習(xí)的事件檢測(cè)1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的多個(gè)設(shè)備上訓(xùn)練模型，而無(wú)需共享數(shù)據(jù)。2.協(xié)同訓(xùn)練：各個(gè)設(shè)備上的模型通過(guò)通信協(xié)同訓(xùn)練，最終得到一個(gè)全局模型。3.優(yōu)勢(shì)：聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，同時(shí)提高模型的準(zhǔn)確性。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的安全取證工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全事件檢測(cè)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全事件檢測(cè)中的安全取證事件識(shí)別與關(guān)聯(lián)分析1.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中安全事件的識(shí)別和關(guān)聯(lián)分析是安全取證的關(guān)鍵步驟。2.安全事件的識(shí)別與關(guān)聯(lián)技術(shù)可分為三大塊：1.態(tài)勢(shì)感知2.安全數(shù)據(jù)共享3.AI系統(tǒng)安全檢測(cè)。3.通過(guò)態(tài)勢(shì)感知技術(shù)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，識(shí)別可疑活動(dòng)和事件。4.利用安全數(shù)據(jù)共享技術(shù)將