一种工控机硬件安全模块集成方法及系统与流程

本发明涉及硬件安全集成，尤其涉及一种工控机硬件安全模块集成方法及系统。

背景技术：

1、硬件安全集成技术领域专注于在硬件层面整合安全功能和措施，以加强数据和系统的安全性，涵盖了从基础的物理安全措施到高级的加密技术的各种方法。硬件安全集成的目的是通过硬件手段提供对抗外部威胁和内部漏洞的保护。包括保护数据不被未授权访问、确保数据在传输和存储过程中的完整性以及防止硬件被篡改。常见于多种计算设备，特别是那些需要高级安全措施的设备，如银行atm机、军事设备、工控机等。

2、其中，工控机硬件安全模块集成方法是一种将硬件安全功能集成到工业控制系统中的技术方法，目的是增强工控机的安全性，保护工控系统免受各种安全威胁，如未授权访问、数据泄露、系统篡改等。通过集成硬件安全模块，可以在物理层面提供安全保护，从而弥补仅依赖软件安全留下的安全漏洞，创建一个更加安全和可靠的工控环境，确保关键基础设施的正常运行和数据安全。

3、现有技术主要集中于基础的物理安全措施和传统的加密技术，常常忽略了对硬件微观变化的实时监测与分析，导致无法有效应对精细级别的安全威胁。例如，硅芯片的微小电路改动或微观结构的细微变化可能不会被现有的安全措施所察觉，这类变化若未及时发现，可能成为安全漏洞的源头。缺少实时的物理响应监测和精细的安全基线比对，使得系统难以对初起的安全威胁做出快速反应，一旦攻击者利用这些漏洞，可能对系统造成长期且隐蔽的损害。此外，现有技术在密钥生成与数据加密策略上通常较为静态，缺乏足够的灵活性与适应性，这在动态变化的网络环境中可能导致安全策略的效率降低，从而无法有效保护关键数据免受高级持续性威胁的侵害。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种工控机硬件安全模块集成方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种工控机硬件安全模块集成方法，包括以下步骤，

3、s1：基于工控机的硬件特性，对硅芯片的微观结构进行分析，提取物理不可克隆功能特征，对硅芯片每个单元的电气特性进行测量，并转换为数字化puf标识，生成puf特征数据；

4、s2：基于所述puf特征数据，对puf特征进行实时监控，持续监测芯片的物理响应，并将实时数据与预设的安全基线进行比对，检测物理变化、异常，生成puf特征偏差分析结果；

5、s3：基于所述puf特征偏差分析结果，分析数据模式，识别偏差类型和严重程度，将偏差类型与预定义的安全级别相匹配，根据匹配结果决定警报优先级和响应类型，生成安全警报级别；

6、s4：基于所述安全警报级别和物理噪声特征，分析硬件组件产生的随机物理噪声，并将其转换为加密密钥，根据所述安全警报级别调整密钥生成频率和强度，生成随机密钥库；

7、s5：基于所述随机密钥库，对工控机的敏感数据进行加密，将数据分块，对每个数据块应用选定的密钥进行加密，加密数据进行哈希处理，并将加密数据块和对应的哈希值组合，生成加密数据流；

8、s6：基于所述加密数据流，结合当前网络环境动态，调整防火墙规则、入侵检测策略和数据过滤参数，匹配变化的网络安全需求，生成优化后的安全网关配置；

9、s7：基于所述安全警报级别和优化后的安全网关配置，隔离受威胁的系统部分，执行必要的恢复操作，并记录处理细节和恢复状态，并进行安全分析和强化，生成安全事件处理记录。

10、作为本发明的进一步方案，基于所述puf特征数据，对puf特征进行实时监控，持续监测芯片的物理响应，并将实时数据与预设的安全基线进行比对，检测物理变化、异常，生成puf特征偏差分析结果的具体步骤为，

11、s201：基于所述puf特征数据，采用主成分分析算法，通过转换数据到新的坐标系，降低数据的维度同时保留关键数据变异信息，提炼关键特征，生成puf关键特征集；

12、s202：基于所述puf关键特征集，考察数据点随时间变化的规律捕捉puf响应的时序特征，通过统计分析识别与常规模式具有差异性的数据点，生成puf时序异常分析结果；

13、s203：基于所述puf时序异常分析结果，区分差异性异常模式，并利用随机森林算法对数据进行分类，对异常模式的进行分类和解释，生成puf异常分类结果；

14、s204：基于所述puf异常分类结果，通过概率推理识别偏差原因，进行风险评估和偏差分析，与预设的安全基线进行比对，生成puf特征偏差分析结果。

15、作为本发明的进一步方案，基于所述puf特征偏差分析结果，分析数据模式，识别偏差类型和严重程度，将偏差类型与预定义的安全级别相匹配，根据匹配结果决定警报优先级和响应类型，生成安全警报级别的具体步骤为，

16、s301：基于所述puf特征偏差分析结果，通过递归分割数据集，基于信息增益比划分数据，区分偏差类型，评估每个特征对于分类的有效性，生成偏差类型分类；

17、s302：基于所述偏差类型分类，应用k-均值聚类算法，随机选择k个点作为初始聚类中心，将每个数据点分配到最近的聚类中心，重新确定聚类中心，确定偏差类型的严重程度并将其分组，生成偏差严重程度群组；

18、s303：基于所述偏差严重程度群组，进行警报级别的规则匹配，分析每个群组与预定义的安全级别之间的关系，为每种偏差类型分配相应的警报级别，对每个群组的特征与预设安全参数的对比，根据偏差类型的特性和严重程度确定警报的紧急性和重要性，生成警报级别对照表；

19、s304：基于所述警报级别对照表，采用优先级队列算法制定警报的优先级，评估每种偏差类型的严重程度和影响，按照偏差紧急性和重要性排序，结合偏差类型、严重程度、潜在风险，确定响应类型，制定响应策略，生成安全警报级别。

20、作为本发明的进一步方案，所述k-均值聚类算法按照公式：

21、

22、计算聚类中心，其中，μk为第k个聚类的中心，sk为第k个聚类包含的所有数据点的集合，xi为sk中的数据点，wi为数据点的权重，反映数据点的重要性或可信度，α为调节参数，确定距离权重与数据点权重之间的相对影响力，di为数据点xi到聚类中心μk的距离，用于调整远离中心的数据点对聚类中心的影响。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述安全警报级别和物理噪声特征，分析硬件组件产生的随机物理噪声，并将其转换为加密密钥，根据所述安全警报级别调整密钥生成频率和强度，生成随机密钥库的具体步骤为，

24、s401：基于物理噪声特征，对物理噪声进行采样、量化和编码，转换为数字格式，捕捉噪声的每个波动，保留原始噪声的随机特性和复杂性，生成数字噪声数据；

25、s402：基于所述数字噪声数据，对数字数据进行熵值分析，对数据的不确定性和随机性进行量化评估，优化从数字噪声中提取出数据的随机性和不可预测性，生成随机数原料；

26、s403：基于所述随机数原料，将所述随机数原料转化为加密密钥，根据安全协议的要求，对提取的熵数据进行加密处理，保证符合安全标准，生成加密密钥；

27、s404：基于所述加密密钥和安全警报级别，执行动态密钥管理，调整密钥生成的频率和强度，根据所述安全警报级别的差异，调整密钥的长度、更新频率和复杂度，确保密钥库安全性与当前安全环境匹配，生成随机密钥库。

28、作为本发明的进一步方案，基于所述随机密钥库，对工控机的敏感数据进行加密，将数据分块，对每个数据块应用选定的密钥进行加密，加密数据进行哈希处理，并将加密数据块和对应的哈希值组合，生成加密数据流的具体步骤为，

29、s501：基于所述随机密钥库，对敏感数据进行加密，将数据分割成固定大小的数据块，对每个数据块应用密钥，通过置换和替换过程，生成加密数据块；

30、s502：基于所述加密数据块，对每个加密数据块进行哈希处理，通过对加密数据块应用哈希函数，产生一个唯一且固定大小的哈希值，将哈希值作为数据块的指纹，生成加密数据块哈希值；

31、s503：基于所述加密数据块哈希值，将每个加密数据块与对应的哈希值结合，每个加密数据块和其哈希值被打包在一起，生成结合哈希的加密数据单元；

32、s504：基于所述结合哈希的加密数据单元，将每个加密数据单元按照其在原始数据中的顺序排列，组织和串联所有加密数据单元，生成加密数据流。

33、作为本发明的进一步方案，基于所述加密数据流，结合当前网络环境动态，调整防火墙规则、入侵检测策略和数据过滤参数，匹配变化的网络安全需求，生成优化后的安全网关配置的具体步骤为，

34、s601：基于所述加密数据流，对流量进行分类，通过数据映射优化分类效果，并利用最大间隔原则优化分类的准确度，构建流量特征分类模型，生成异常流量特征分析结果；

35、s602：基于所述异常流量特征分析结果，对防火墙规则进行优化，通过模拟自然选择和遗传机制，对规则集进行迭代优化，优化安全策略调整，生成优化后的防火墙规则；

36、s603：基于所述优化后的防火墙规则，进行入侵检测策略的调整，通过构建变量间的概率关系，结合现有证据推断潜在威胁的概率，对入侵检测过程进行优化，生成升级的入侵检测策略；

37、s604：基于所述升级的入侵检测策略，对安全网关的配置进行最终优化，通过多层次的非线性变换学习数据的关键特征，识别网络攻击模式，增强安全网关对威胁的识别和响应能力，生成优化后的安全网关配置。

38、一种工控机硬件安全模块集成系统，所述系统包括：

39、微观结构与电气特性分析模块基于工控机的硬件特性，对硅芯片进行微观结构观测，对芯片表面进行扫描，收集微观形态数据，对芯片的电气特性进行测量，分析电子浓度分布，提取关键电气参数，生成电气特性数据；

40、puf特征提取与识别模块基于所述电气特性数据，法提取puf特征，分析行为差异，使用数字信号编码法将特征转换为数字化puf标识，生成puf特征数据；

41、密钥生成与动态管理模块基于所述puf特征数据，采用模拟-数字转换算法处理物理噪声，转换为数字噪声数据，应用密钥生成算法，将数据转化为加密密钥，对敏感数据进行加密处理，生成加密数据块；

42、加密数据流与监控模块基于所述加密数据块，对每个加密数据块进行哈希处理，产生固定大小的哈希值，对加密数据单元进行组织和串联，生成加密数据流；

43、网络安全优化与防火墙管理模块基于所述加密数据流，对网络流量进行分类和分析，识别异常模式，对现有防火墙规则进行迭代优化，对入侵检测策略进行调整和优化，生成优化后的防火墙规则和升级的入侵检测策略；

44、安全隔离与事故恢复模块基于所述优化后的防火墙规则和升级的入侵检测策略，根据网络流量模式和安全警报内容进行响应，实施网络隔离，执行数据恢复和系统状态回滚，对恢复过程进行记录和评估，识别安全漏洞、评估风险等级，生成安全事件处理记录。

45、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

46、本发明中，通过对硅芯片的微观结构进行精细分析并转换其电气特性为数字化标识，实现对芯片每个单元的细致监控，提升安全监测的精确性，并与安全基线进行比对，可以及时发现任何微小的物理变化或异常，增加系统对潜在威胁的响应速度，同时将物理变化分析结果用于生成动态的安全警报级别，并以此为基础进行随机加密密钥的生成，有效提升密钥的不可预测性和安全性，通过对加密数据进行分块和哈希处理，以及动态调整网络安全策略，保证数据的完整性与防护的前瞻性，显著增强整个工控系统的安全防护能力。