好消息！新國大化工系推出過程安全數字化課程

　　一、新國大化工系推出過程安全數字化課程

　　新加坡國立大學化學與生物分子工程系 (NUS ChBE) 提供化學工程的本科和高級學位課程，以及安全、健康和環境碩士課程。

　　為了讓學生更好地掌握數字化在化學過程操作和安全中的發展和影響的必要知識，我們面向化學工程和安全、健康與環境技術碩士課程的學生，新開設了一門關于“過程安全數字化”的課程。

　　NUS ChBE課程由三個主要部分組成：“過程數字化導論”涵蓋了過程監控、控制和操作中的數字化和自動化工具;“行業案例與應用開發”(使用Microsoft PowerPlatform)讓學生接觸低代碼開發平臺，讓他們識別安全用例并開發與過程安全相關的定制解決方案。

　　二、新國大化工系過程安全數字化課程核心部分解讀

　　下面主要關注課程的第三部分——“網絡安全”。

　　我們從介紹網絡攻擊、常用于應對網絡攻擊的信息技術 (IT) 和操作技術 (OT) 入手。如今，大多數公司和組織都部署了傳統IT網絡安全產品和服務與量身定制的OT特定網絡安全解決方案相結合的策略。

　　通過探討包括震網 (Stuxnet) 和烏克蘭電網攻擊在內的案例研究，展示了網絡攻擊的關鍵影響和后果，以及一些潛在的網絡攻擊后解決方案。此外，我們推薦了兩本參考教材3,4和相關研究論文，以概述網絡安全問題5,6,7和最近在各種行業(包括化工、制藥、食品和材料行業)中網絡安全方法的學術研究進展。8,9

　　為了應對網絡攻擊，我們在OT解決方案中介紹了兩種檢測方法：基于模型和基于數據的方法。

　　以水位控制問題為例，展示了基于模型的檢測方法(例如累積和 (CUSUM))的開發過程，用于應對簡單網絡攻擊，如最小-最大網絡攻擊。具體而言，設計了一個簡單的比例積分控制器來控制水位在預定設定點上。該控制器通過連續接收水位的實時傳感器讀數并相應調整入口流量來實現所需的控制目標。然而，在傳感器受到網絡攻擊的情況下，控制器會接收到偽造的傳感器測量值，從而導致錯誤的控制操作，使水位偏離設定點。為了應對這種威脅，基于模型的檢測技術將水位的實際傳感器讀數與已知過程模型提供的預期值進行比較。若觀測值與預測值之間存在任何顯著差異，則判斷傳感器網絡受到攻擊，可及時干預以維護系統網絡安全。

　　數據使用的增加，以及能夠避開傳統基于模型方法檢測的隱蔽網絡攻擊設計的興起，這給及時檢測方法的開發帶來了挑戰。為了開發先進的智能網絡攻擊檢測方法，我們引入了基于數據檢測的機器學習 (ML) 技術。首先討論了ML的基本原理，包括其概念、數學和神經網絡的構建。同樣的例子(即水位控制問題)被用于在浪涌攻擊(一種隱蔽的網絡攻擊)下實施基于ML的檢測方法。雖然CUSUM可以有效檢測傳感器讀數與基于模型的檢測方法預測值之間的差異，但浪涌攻擊可以避開CUSUM，在CUSUM積累足夠證據檢測到變化之前，在系統中引入突然的尖峰或下降。因此，必須開發先進的基于數據的檢測方法，以應對智能和隱蔽的網絡攻擊。

　　網絡安全課程全程都會使用MATLAB來設計將水位控制在所需設定點的過程控制系統，并實施不同類型的網絡攻擊(如最小-最大攻擊、重放攻擊、幾何攻擊和浪涌攻擊)。此外，學生還將學習如何使用MATLAB深度學習工具箱開發一個能夠使用實時傳感器測量值來分類無攻擊和攻擊中的ML檢測器。由于參加本課程的學生背景各異(應屆畢業生、擁有10年以上工作經驗的高級過程工程師等)，而且并非所有人都廣泛使用MATLAB，因此在進入深度學習工具箱學習之前復習MATLAB的基礎知識(如數值操作符和數據可視化命令)至關重要。

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