摘要: 云计算技术、工业物联网的蓬勃发展为传统行业提供了新的变革,商业云计算技术是网络的深入普及和深度运用,工业云计算技术则是物联网和移动网络发展的必经阶段。两者相辅相成相互促进，而现代工业网络也得益于云计算技术的高速发展。 工业网络生产... 展开 云计算技术、工业物联网的蓬勃发展为传统行业提供了新的变革,商业云计算技术是网络的深入普及和深度运用,工业云计算技术则是物联网和移动网络发展的必经阶段。两者相辅相成相互促进，而现代工业网络也得益于云计算技术的高速发展。 工业网络生产环境中使用了大量的数据信息系统,因此必须通过云计算分布式数据管理方法来实现对数据信息系统的集中管理,云计算技术的迅速发展也导致了多种问题的产生,其中工业系统数据信息安全问题尤为突出。工业物联网存在许多信息安全隐患,例如工业生产核心数据泄漏、互联端口被非法控制等,安全问题实际上已经成为工业物联网推广发展应用的重要阻碍。所以减少工业物联网系统的安全风险,对提高系统的稳定性十分关键。 本文对云计算的概念和服务部署方式进行了综述，分析了云环境的优势和不足，阐述了当前比较容易遭受到的DDOS攻击的类型。通过研究入侵检测系统技术，并结合云计算的环境，本文设计了一个基于改进CUSUM算法和决策树的入侵检测系统，此系统具有较高的入侵检测响应率和入侵检测攻击类型识别准确率，基于此本文主要做了以下的研究工作： （1）本文首先对于云计算的定义和其服务、部署方式进行综述，对于云计算环境下面临的数据安全隐患问题和常见的DDOS攻击进行了研究分析，综述了现阶段DDOS攻击方式。分析了常见的基于主机的入侵检测和网络入侵检测方法，深入解析入侵检测系统的概念、分类，了解其功能模块和相应模块的功能。 （2）研究了CUSUM算法和算法的主要思想，设计思路是对样本数据信息进行积累,并将整个过程的大小位移信息累加起来,从而实现放大的效应,并以此提升在检验流程中对小位移的敏感性。本文研究机器学习中决策树的CART算法，研究了CART算法的基本原理，并基于CART算法实现数据的分类。 （3）本文结合入侵检测系统技术和业务需求设计了一套能够云环境下的入侵检测系统，通过JADE来构建入侵检测系统原型。此系统核心功能模块基于CUSUM算法和决策树的CART算法。解析了系统的总计框架和功能模块、系统的实现平台。并通过仿真实验验证了算法的高效和设计的入侵检测模型的可靠。 收起