面向工业物联网环境下后门隐私泄露感知方法

伴随着工业物联网相关技术的高速发展,后门隐私信息的泄露成为一个重大的挑战,严重威胁着工业控制系统及物联网环境的安全性及稳定性.基于工业物联网环境下后门隐私的数据特征定义若干基本属性,根据静态及动态数据流安全威胁抽取上层语义,并基于多属性决策方法聚合生成静态与动态泄露度,最终结合灰色关联分析计算安全级与安全阈值,以此实现后门隐私信息在静态二进制结构及动态数据流向中的泄露场景感知.实验选择目标环境中27种后门隐私信息进行测试,依次计算并分析基本定义、上层语义及判决语义,通过安全级与安全阈值的比较成功感知多种后门泄露场景.实验还将所做工作与其他相关模型或系统进行对比,验证了所提方法的有效性.

GIS设备气体泄露感知涂料的研制与应用

GIS设备内部气体泄漏会严重影响设备的安全运行,受其结构的限制,GIS罐体及法兰处泄漏点的查找一直困扰着设备运维人员。传统的化学、光学检测手段存在操作不便、受环境光影响大等弊端。研究了一种新型GIS专用泄漏感知涂料的变色原理和制备工艺,该涂料通过涂刷在GIS罐体表面或法兰连接处,当涂覆处发生气体泄漏时,该涂料可与泄漏气体中的部分物质发生化学反应,生成新颜色的物质。GIS设备在长期运行时,运维人员可通过涂料颜色的变化来判断是否存在泄漏及定位泄漏点的位置。现场实验结果表明该涂料具有变色迅速、变色效果明显,保持时间长等特点,并且其涂覆性能好、防水性能好,无异味、对金属构件没有腐蚀,从而为GIS设备气体泄漏的及时检测提供了理论和实践依据。