技术特征：
1.一种工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、系统建模：采用离散状态空间模型表示工业控制系统中的物理系统，得到系统模型；s2、根据来自传感器的测量输出向量结合系统模型获取最优预测状态向量；s3、根据历史数据训练得到误差阈值和危险次数阈值；s4、判断t时间内测量状态向量与最优预测状态向量的误差是否大于误差阈值；若是则进入步骤s5；否则判定工业控制系统未受到恶意威胁；s5、判断t时间内测量状态向量与最优预测状态向量的误差大于误差阈值的次数是否达到危险次数阈值，若是则进入步骤s6；否则判定工业控制系统未受到恶意威胁；s6、获取并根据工业控制系统最后一次处于安全状态时的状态向量计算后续的状态向量和控制信号；s7、根据步骤s6计算得到的后续控制信号进行工业控制系统控制，完成控制补偿。2.根据权利要求1所述的工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法，其特征在于，步骤s1中的系统模型表达式为：其中x(k+1)表示k+1时刻的状态向量；a为状态转移矩阵；x(k)表示k时刻的状态向量；b为控制输入矩阵；u(k)表示k时刻的控制信号向量；f表示噪声驱动矩阵；w(k)表示k时刻的外部干扰向量；y(k)表示k时刻的测量输出向量；c表示观测矩阵；k表示控制增益矩阵。3.根据权利要求2所述的工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法，其特征在于，步骤s2的具体方法包括以下子步骤：s2-1、根据公式：获取工业控制系统在k时刻的初步预测状态向量其中x(k-1)为k-1时刻的状态向量；u(k-1)表示k-1时刻的控制信号向量；s2-2、根据公式：获取k时刻的预测协方差其中p(k-1)为k-1时刻的协方差；(
·
)
t
表示矩阵的转置；q为噪声协方差矩阵；s2-3、根据公式：获取k时刻滤波增益矩阵k(k)；其中r表示观测噪声协方差矩阵；s2-4、根据公式：
获取k时刻的协方差p(k)；s2-5、根据公式：获取k时刻的最优预测状态向量4.根据权利要求3所述的工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法，其特征在于，步骤s3的具体方法包括以下子步骤：s3-1、将正常状态下的工业控制系统中的测量状态向量作为初始训练集；s3-2、将初始训练集按时间t划分为n个样本，采用与步骤s2相同的方法，基于每个样本在上个时刻的测量输出向量获取该样本在当前时刻的预测最优状态向量s3-3、根据公式：获取第n个样本在g时刻的最优预测状态向量与g时刻的测量状态向量的状态估计误差e
n
；s3-4、获取所有状态估计误差的概率分布；s3-5、设置第一置信度，根据第一置信度在所有状态估计误差的概率分布中获取第一置信区间，将第一置信区间较大的端点值作为误差阈值ε；s3-6、将第n个样本的状态估计误差大于误差阈值ε的次数作为第n个样本处于危险状态的次数；s3-7、获取所有样本处于危险状态的次数的概率分布；s3-8、设置第二置信度，根据第二置信度在所有样本处于危险状态的次数的概率分布中获取第二置信区间，将第二置信区间较大的端点值作为危险次数阈值d(t)。5.根据权利要求2所述的工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法，其特征在于，步骤s6的具体方法包括以下子步骤：s6-1、获取工业控制系统最后一次处于安全状态时的测量状态向量x(t
r
)；其中t
r
为工业控制系统最后一次处于安全状态的时刻；s6-2、根据公式：2、根据公式：获取h时刻的状态向量和控制信号u(h)，其中h为检测到恶意威胁的时刻。6.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：存储器，存储有可执行指令；以及处理器，被配置为执行所述存储器中可执行指令以实现权利要求1～5中任一项所述的方法。
技术总结
本发明公开了一种工业控制系统恶意威胁的检测和补偿方法及电子设备，方法包括以下步骤：系统建模；获取最优预测状态向量；获取误差阈值和危险次数阈值；当T时间内测量状态向量与最优预测状态向量的误差大于误差阈值，且T时间内测量状态向量与最优预测状态向量的误差大于误差阈值的次数达到危险次数阈值，则获取并根据工业控制系统最后一次处于安全状态时的状态向量计算后续的状态向量和控制信号；根据计算得到的后续控制信号进行工业控制系统控制，完成控制补偿。本发明设置了双重阈值来排除噪声和干扰的影响，并且能够根据系统模型和历史数据库对攻击做出补偿，对攻击容忍度更高，保证工业控制系统的稳定运行。保证工业控制系统的稳定运行。保证工业控制系统的稳定运行。
技术研发人员：谢盈 曾竹 刘政奇 李世鹏 丁旭阳
受保护的技术使用者：西南民族大学
技术研发日：2022.07.15
技术公布日：2022/9/30