摘要 :如今,全球最常受到恶意软件攻击的行业是制造业、石油和天然气以及教育。诸如 BlackEnergy2 和 Triton 之类的恶意软件能够对组织和关键基础设施系统(例如石油和天然气)造成严重的、危及生命的损害。安全研究人员和从业人员正在寻找有效的解决方案来减轻此类恶意软件攻击。因此,本文提出了一种恶意软件网络物理系统 (CPS) 分类来检测攻击。这种分类的灵感来自系统发育学,借鉴了生物学领域中生物体之间的进化关系。至于网络安全视角,它发现了恶意软件基因的进化祖先。这种恶意软件分类方法包括恶意软件行为、攻击方式和网络中的连接资产。它可以根据相关性检测多种形式的恶意软件攻击。这项研究对 CPS 开发商、供应商和承包商、监管和管理公用事业运营的政府机构以及负责保护 CPS 的国家网络安全中心 (NCSC) 都大有裨益。
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