JP6743553B2 - Abnormality detection system and abnormality detection method - Google Patents
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Description
本発明は、異常検知システム及び異常検知方法に関する。 The present invention relates to an abnormality detection system and an abnormality detection method.
従来、制御システム等を有するプラントにおいて、制御システム等の異常を検知する方法が知られている。 Conventionally, in a plant having a control system or the like, a method for detecting an abnormality in the control system or the like is known.
それは、制御システムを構成する制御用サーバ(HMI(Human−Machine Interface)等)と制御機器(PLC(Programmable Logic Controller)、コントローラ等)との間に異常検知装置を設置して制御システム等の異常を検知する方法である。具体的には、制御用サーバや制御機器、制御用サーバと制御機器をつなぐ回線上のネットワーク機器(ルータ、ゲートウェイ等)に異常検知機能を具備したり、同回線上に異常検知機器を直接つなぐ等して、サーバや機器の状態やネットワーク上のデータ等を解析することによって異常を検知するものである。 This is because an abnormality detection device is installed between a control server (HMI (Human-Machine Interface) or the like) and a control device (PLC (Programmable Logic Controller), controller, or the like) that configures the control system. Is a method of detecting. Specifically, the control server and control equipment, network equipment (router, gateway, etc.) on the line connecting the control server and control equipment are equipped with an abnormality detection function, or the abnormality detection equipment is directly connected to the same line. For example, the abnormality is detected by analyzing the state of the server or the device, the data on the network, or the like.
例えば、まず、制御システムの異常を検知する異常検知装置が、セキュリティ・ゲートウェイを有する。そして、セキュリティ・ゲートウェイは、制御ネットワーク内を伝送するセンサデータ、センサ信号、アクチュエータに対する操作コマンド及びアクチュエータに対する制御信号等のトラフィック(traffic)を監視する。次に、セキュリティ・ゲートウェイは、監視の結果、所定のフォーマット形式で、イベント情報を生成して、解析エンジンへイベント情報を渡す。続いて、解析エンジンは、イベント情報を解析して制御ネットワークで発生した異常を検知する(例えば、特許文献1等)。 For example, first, the abnormality detection device that detects an abnormality in the control system has a security gateway. Then, the security gateway monitors traffic such as sensor data, sensor signals, operation commands for actuators, and control signals for actuators transmitted in the control network. Next, the security gateway generates event information in a predetermined format as a result of the monitoring, and passes the event information to the analysis engine. Subsequently, the analysis engine analyzes the event information and detects an abnormality that has occurred in the control network (for example, Patent Document 1).
しかしながら、従来の方法では、例えば、異常検知装置を具備させた制御用サーバ、制御機器、ネットワーク機器等の保守メンテナンス作業の過程やネットワーク経由でコンピュータウィルスに感染させたり、脆弱性等を突くことで異常検知装置の機能を無効化させたりすることが可能で、データが改ざんされた場合であっても、異常が検知できない場合がある。 However, in the conventional method, for example, the process of maintenance and maintenance work of the control server, the control device, the network device, etc. equipped with the abnormality detection device, infection of computer viruses via the network, and exploitation of vulnerabilities, etc. It is possible to disable the function of the abnormality detection device, and even if the data is falsified, the abnormality may not be detected in some cases.
本発明の1つの側面は、このような問題に鑑みてなされたものであり、プラント又はプラントに用いられる装置の異常を検知することを目的とする。 One aspect of the present invention is made in view of such a problem, and an object thereof is to detect an abnormality of a plant or an apparatus used in the plant.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一実施形態における、物理量又は機器の状態を計測するフィールド機器を少なくとも有する運用システムと、前記フィールド機器に接続される仮想システムと、前記運用システム及び前記仮想システムと接続される照合システムを含む異常検知システムは、
上述した制御用サーバと制御機器との間で異常を検知する方法とは異なり、
前記フィールド機器から、前記フィールド機器による計測結果を示す入力信号を入力する入力部と、
前記入力信号に基づいて、前記運用システムと等価の処理結果を示す第1データを生成するデータ生成部と
を有する前記仮想システムと、
前記仮想システムから前記第1データと、前記運用システムから前記入力信号に基づく処理の処理結果を示す第2データとを取得する取得部と、
前記第1データ及び前記第2データを照合して前記運用システム又は前記運用システムを用いるプラントの異常を検知する検知部と
を有する前記照合システムと
を含む。
In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, in an embodiment of the present invention, an operation system having at least a field device for measuring a physical quantity or a device state, a virtual system connected to the field device, and An abnormality detection system including an operation system and a collation system connected to the virtual system,
Unlike the above-mentioned method of detecting an abnormality between the control server and the control device,
From the field device, an input unit for inputting an input signal indicating a measurement result by the field device,
A virtual system having a data generation unit for generating first data indicating a processing result equivalent to that of the operation system based on the input signal;
An acquisition unit for acquiring the first data from the virtual system and the second data indicating the processing result of the processing based on the input signal from the operation system;
And a detector that detects the abnormality of the operation system or a plant using the operation system by comparing the first data and the second data.
本発明によれば、プラント又はプラントに用いられる装置の異常を検知することができる。 According to the present invention, it is possible to detect an abnormality in a plant or an apparatus used in the plant.
本発明の実施形態を以下の順序で説明する。
1.異常検知システムの全体構成例
2.異常検知システムが有する各システムのハードウェア構成例
3.異常検知システムによる全体処理例
4.異常検知システムの機能構成例
(第1実施形態)
≪ 1. 異常検知システムの全体構成例 ≫
図1は、本発明の一実施形態における異常検知システムの全体構成の一例を示すシステム図である。図示するように、異常検知システム10は、運用システム1と、仮想システム2と、照合システム3とを有する。
Embodiments of the present invention will be described in the following order.
1. Overall configuration example of
(First embodiment)
≪ 1. Overall configuration example of anomaly detection system ≫
FIG. 1 is a system diagram showing an example of the overall configuration of an abnormality detection system according to an embodiment of the present invention. As illustrated, the
工場等のプラントでは、運用システム1によって、様々な物理量又はプラントで用いられる機器の状態等が計測される。具体的には、物理量は、例えば、温度、圧力、速度、モータの回転数、電力量又は寸法等である。このように、物理量は、センサ等であるフィールド機器1FMによって計測される機械的又は電気的な値である。また、機器の状態は、例えば、対象となる機器が動作中であるか否か、機器が故障中であるか否か又は機器の電源がオンであるかオフであるか等の様々な状態を示すパラメータである。 In a plant such as a factory, the operation system 1 measures various physical quantities or states of devices used in the plant. Specifically, the physical quantity is, for example, temperature, pressure, speed, rotation speed of the motor, electric energy or size. In this way, the physical quantity is a mechanical or electrical value measured by the field device 1FM such as a sensor. In addition, the status of the device indicates various states such as whether or not the target device is in operation, whether or not the device is in failure, and whether or not the power of the device is on or off. It is a parameter to show.
次に、運用システム1では、フィールド機器1FMによる計測結果が信号(以下「入力信号SIP」という。)となって入力モジュール1IMに入力される。そして、入力モジュール1IMは、入力信号SIPに対してA/D(analog−digital)変換等を行う。次に、入力モジュール1IMは、A/D変換によって、コントローラ1CRが処理可能なデータ形式の値、いわゆるディジタル値を生成する。すなわち、入力モジュール1IMは、コントローラ1CR等が入力信号SIPを処理することができる形式に変換する。なお、フィールド機器1FMからは、ディジタル値が送信されてもよい。 Next, in the operation system 1, the measurement result by the field device 1FM becomes a signal (hereinafter referred to as “input signal SIP”) and is input to the input module 1IM. Then, the input module 1IM performs A/D (analog-digital) conversion or the like on the input signal SIP. Next, the input module 1IM generates, by A/D conversion, a value in a data format that can be processed by the controller 1CR, a so-called digital value. That is, the input module 1IM converts the input signal SIP into a format that the controller 1CR or the like can process. A digital value may be transmitted from the field device 1FM.
続いて、コントローラ1CRは、ディジタル値に基づいて、処理を行う。コントローラ1CRが、どのような処理を行うかは、あらかじめ設定される設定条件、コントローラ1CRの種類及び入力信号SIPの種類等によって様々である。 Then, the controller 1CR performs processing based on the digital value. What kind of processing is performed by the controller 1CR varies depending on preset setting conditions, the type of the controller 1CR, the type of the input signal SIP, and the like.
例えば、フィールド機器1FMが温度を計測する装置であるとする。そして、フィールド機器1FMは、入力信号SIPによって、計測結果を示す電圧値(単位系は、V(ボルト)等である。)を入力モジュール1IMに出力する。次に、入力モジュール1IMは、A/D変換によって、ディジタル値(単位系は、次元なしである。)を生成する。続いて、コントローラ1CRは、ディジタル値を温度(単位系は、℃(度)等である。)等の人間が意味の分かる形式の値(以下「工業値」という。)に変換する処理等を行う。また、工業値は、温度に限られず、他の種類でもよい。 For example, assume that the field device 1FM is a device that measures temperature. Then, the field device 1FM outputs a voltage value (the unit system is V (volt) or the like) indicating the measurement result to the input module 1IM in response to the input signal SIP. Next, the input module 1IM generates a digital value (the unit system is dimensionless) by A/D conversion. Subsequently, the controller 1CR performs a process of converting a digital value into a value (hereinafter referred to as “industrial value”) in a format that humans can understand, such as temperature (the unit system is °C (degrees)). To do. Further, the industrial value is not limited to temperature and may be other types.
なお、コントローラ1CRは、入力信号SIPに基づいて、他の機器等を制御する等の処理を行ってもよい。 The controller 1CR may perform processing such as controlling other devices based on the input signal SIP.
そして、運用システム1による処理結果を示すデータ(以下「第2データD2」という。)は、HMI端末1HMに送信される。また、HMI端末1HMに送信されると、例えば、第2データD2は、HMI端末1HMにおいてデータベースDBに保存される。続いて、HMI端末1HMは、プラントの管理者等であるユーザURに、管理用のパラメータ、すなわち、第2データD2を表示する。 Then, the data indicating the processing result by the operation system 1 (hereinafter referred to as “second data D2”) is transmitted to the HMI terminal 1HM. When transmitted to the HMI terminal 1HM, for example, the second data D2 is stored in the database DB in the HMI terminal 1HM. Then, the HMI terminal 1HM displays the management parameter, that is, the second data D2, on the user UR who is the manager of the plant or the like.
また、運用システム1は、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)等の監視制御コンピュータ、DCS(分散形制御システム、Distributed Control System)、PLC又はこれらの組み合わせを有してもよい。さらに、運用システム1には、コントローラ1CR及び入力モジュール1IM等が複数あってもよい。 Further, the operation system 1 may include a supervisory control computer such as SCADA (Supervision Control and Data Acquisition), DCS (Distributed Control System), PLC, or a combination thereof. Further, the operation system 1 may include a plurality of controllers 1CR, input modules 1IM and the like.
運用システム1が有する各装置には、Windows(登録商標)又はLinux(登録商標)等の汎用OS(Operating System)が用いられたり、ネットワークにイーサネット(登録商標)等の汎用ネットワークが用いられる場合がある。そのため、運用システム1に対して、いわゆるサイバー攻撃がされる場合がある。 A general-purpose OS (Operating System) such as Windows (registered trademark) or Linux (registered trademark) may be used for each device included in the operation system 1, or a general-purpose network such as Ethernet (registered trademark) may be used as the network. is there. Therefore, a so-called cyber attack may be performed on the operation system 1.
具体的には、図示するように、運用システム1が有する各機器の入力又は出力、すなわち、各機器を接続させたネットワーク上において送受信される信号及びデータを狙ったサイバー攻撃(以下「第1サイバー攻撃AT1」という。)が運用システム1に対して行われる場合がある。図示する例では、第1サイバー攻撃AT1は、各機器の間を送受信する信号等がサイバー攻撃の標的となり、第1サイバー攻撃AT1によって、データが改ざんされたり、データが不正に取得されたりする。 Specifically, as shown in the drawing, a cyber attack (hereinafter referred to as “first cyber”) that aims at input or output of each device included in the operation system 1, that is, a signal and data transmitted and received on a network to which each device is connected. Attack AT1”) may be performed against the operation system 1. In the illustrated example, in the first cyber attack AT1, signals transmitted and received between the respective devices are targets of the cyber attack, and the first cyber attack AT1 falsifies the data or illegally acquires the data.
また、図示するように、運用システム1が有する各機器が保存するデータを狙ったサイバー攻撃(以下「第2サイバー攻撃AT2」という。)が運用システム1に対して行われる場合がある。図示する例では、第2サイバー攻撃AT2は、まず、運用システム1に不正に侵入し、データベースDBに保存されているデータを標的として、データを改ざんしたり、データを不正に取得したりするサイバー攻撃である。 Further, as shown in the drawing, a cyber attack (hereinafter, referred to as “second cyber attack AT2”) aiming at data stored in each device of the operation system 1 may be performed on the operation system 1. In the illustrated example, the second cyber attack AT2 firstly illegally invades the operation system 1 and targets the data stored in the database DB to falsify the data or illegally acquire the data. It is an attack.
他にも、運用システム1が有する各機器にインストールされたプログラムDPを狙ったサイバー攻撃(以下「第3サイバー攻撃AT3」という。)が運用システム1に対して行われる場合がある。図示する例では、例えば、HMI端末1HMには、あらかじめ第2データD2をユーザURに表示させるプログラムDPがインストールされるとする。 In addition, a cyber attack targeting the program DP installed in each device of the operation system 1 (hereinafter referred to as “third cyber attack AT3”) may be performed on the operation system 1. In the illustrated example, for example, it is assumed that the program DP for displaying the second data D2 on the user UR is installed in the HMI terminal 1HM in advance.
より具体的には、HMI端末1HMは、プログラムDPによって、グラフ表示等によって、第2データD2をユーザURに時系列に表示したり、表等の形式に加工して表示したりする。すなわち、プログラムDPは、データに基づいて、プラント又はプラントが用いる機器をユーザURが監視するための数値又は状態等を表示する。このような処理を行うプログラムDPに対して第3サイバー攻撃AT3が行われると、例えば、プログラムDPによって表示される数値が変えられたり、「異常」を示すメッセージが変えられ、ユーザURがプラントの異常を察知できなくなったりする。 More specifically, the HMI terminal 1HM displays the second data D2 on the user UR in a time series or by processing the data in a format such as a table by using the program DP to display a graph. That is, the program DP displays a numerical value, a state, or the like for the user UR to monitor the plant or the equipment used by the plant based on the data. When the third cyber attack AT3 is performed on the program DP that performs such processing, for example, the numerical value displayed by the program DP is changed, the message indicating "abnormal" is changed, and the user UR sets the plant You may not be able to detect abnormalities.
このように、運用システム1に対して、第1サイバー攻撃AT1、第2サイバー攻撃AT2及び第3サイバー攻撃AT3等のサイバー攻撃がされ、プラント又はプラントが有する機器に異常が発生する場合がある。そこで、異常検知システム10は、仮想システム2及び照合システム3によって、プラント又はプラントが有する機器の異常を検知する。
As described above, there are cases where cyber attacks such as the first cyber attack AT1, the second cyber attack AT2, and the third cyber attack AT3 are made to the operation system 1, and an abnormality occurs in the plant or the equipment included in the plant. Therefore, the
仮想システム2は、図示するように、フィールド機器1FMから入力信号SIPを入力する。つまり、仮想システム2は、テスト信号等ではなく、コントローラ1CR等と同様に、フィールド機器1FMの計測結果に基づいて処理を行う。なお、入力信号SIPは、運用システム1用とは別に、フィールド機器1FMから仮想システム2に送信される。つまり、フィールド機器1FMは、運用システム1と、仮想システム2とに、同じ内容を示す入力信号SIPを2回送信する。
As illustrated, the
また、フィールド機器1FMから運用システム1に入力信号SIPを送信する経路と、フィールド機器1FMから仮想システム2に入力信号SIPを送信する経路は、別々でもよい。具体的には、フィールド機器1FMと運用システム1を接続させるケーブルと、フィールド機器1FMと仮想システム2を接続させるケーブルとは、異なるケーブル等である。
Further, the route for transmitting the input signal SIP from the field device 1FM to the operation system 1 and the route for transmitting the input signal SIP from the field device 1FM to the
仮想システム2は、コントローラ1CR等の処理結果と等価の処理結果となる処理を行う。つまり、上記のように、運用システム1において、まず、温度が計測され、ディジタル値が生成されて、ディジタル値が温度を示す工業値に変換される場合では、仮想システム2は、同様に、入力信号SIPを変換してディジタル値を生成し、ディジタル値をA/D変換して温度を示す工業値を生成する処理を行う。
The
したがって、仮想システム2が運用システム1と等価の処理を行うため、仮想システム2の処理結果を示すデータ(以下「第1データD1」という。)は、第2データD2と同一の結果を示すデータとなる。
Therefore, since the
そこで、照合システム3は、運用システム1及び仮想システム2から、第1データD1及び第2データD2を取得し、第1データD1と、第2データD2とを照合する。そして、照合の結果に基づいて、ユーザURに対して、異常の検出結果等を通知する。
Therefore, the
また、異常検知システムが有する各システムは、例えば、以下のようなハードウェア構成のシステムである。 Each system included in the abnormality detection system is, for example, a system having the following hardware configuration.
≪ 2. 異常検知システムが有する各システムのハードウェア構成例 ≫
仮想システム2は、例えば、電子回路等である。すなわち、仮想システム2は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)又はFPGA(Field−Programmable Gate Array)等によって実現される。また、仮想システム2は、ファームウェア等に基づいて動作する情報処理装置等によって実現されてもよい。このように、仮想システム2は、電子回路等の高速に処理が可能な情報処理装置によって実現されるのが望ましいが、運用システム1の処理速度によっては、PC(Personal Computer)又はサーバ等の情報処理装置によって実現されてもよい。一方で、照合システムは、例えば、以下のような情報処理装置等によって、実現される。
≪ 2. Example of hardware configuration of each system of the abnormality detection system ≫
The
図2は、本発明の一実施形態における異常検知システムが有する照合システムを実現するのに用いられる情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図示するように、照合システム3は、CPU(Central Processing Unit)HW1と、記憶装置HW2と、ネットワークI/F(interface)HW3と、入力I/FHW4と、出力I/FHW5とを有する。すなわち、照合システム3は、PC、サーバ又はワークステーション等の情報処理装置である。
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus used to realize the collation system included in the abnormality detection system according to the embodiment of the present invention. As illustrated, the
CPUHW1は、処理を実現するための演算及びデータの加工を行う演算装置並びにハードウェアを制御する制御装置である。 The CPU HW1 is a control device that controls an arithmetic device that performs arithmetic operations and data processing for realizing processing and hardware.
記憶装置HW2は、いわゆるメモリ(memory)等の主記憶装置である。また、記憶装置HW2は、プログラム、設定値又はデータ等を記憶する。なお、記憶装置HW2は、補助記憶装置等を更に有してもよい。 The storage device HW2 is a main storage device such as a so-called memory. Further, the storage device HW2 stores programs, set values, data, and the like. The storage device HW2 may further include an auxiliary storage device and the like.
ネットワークI/FHW3は、ネットワークを介してデータ等を入出力するインタフェースである。例えば、ネットワークI/FHW3は、コネクタ、ケーブル及びドライバ等である。
The network I/
入力I/FHW4は、ユーザによる操作及び外部装置からのデータを入力するインタフェースである。例えば、入力I/FHW4は、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等の入力装置である。さらに、入力I/FHW4は、入力装置及び外部装置を接続させるコネクタ及びドライバ等である。 The input I/FHW 4 is an interface that is operated by a user and inputs data from an external device. For example, the input I/FHW 4 is an input device such as a keyboard, a mouse, or a combination thereof. Further, the input I/FHW 4 is a connector, a driver or the like for connecting an input device and an external device.
出力I/FHW5は、ユーザに対する表示及び外部装置にデータを出力するインタフェースである。例えば、出力I/FHW5は、ディスプレイ等の出力装置である。さらに、出力I/FHW5は、出力装置及び外部装置を接続させるコネクタ及びドライバ等である。 The output I/FHW 5 is an interface for displaying to a user and outputting data to an external device. For example, the output I/FHW 5 is an output device such as a display. Further, the output I/FHW 5 is a connector, a driver or the like for connecting the output device and the external device.
なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、照合システム3は、演算装置、制御装置又は記憶装置を内部又は外部に更に有するハードウェア構成でもよい。
The hardware configuration is not limited to the illustrated configuration. For example, the
また、仮想システム2及び照合システム3は、1以上の情報処理装置によって実現される。すなわち、仮想システム2及び照合システム3は、それぞれ複数の情報処理装置によって実現され、冗長、分散又は並列に処理を行う構成等でもよい。
The
≪ 3. 異常検知システムによる全体処理例 ≫
図3は、本発明の一実施形態における異常検知システムによる全体処理の一例を示すシーケンス図である。
≪ 3. Overall processing example by anomaly detection system ≫
FIG. 3 is a sequence diagram showing an example of overall processing by the abnormality detection system according to the embodiment of the present invention.
≪ 計測例 ≫(ステップS101)
ステップS101では、運用システム1は、フィールド機器によって計測を行う。そして、運用システム1は、計測結果を示す入力信号を生成する。
<<Measurement Example>> (Step S101)
In step S101, the operation system 1 measures with a field device. And the operation system 1 produces|generates the input signal which shows a measurement result.
≪ 入力信号の入力例 ≫(ステップS102)
ステップS102では、運用システム1は、入力モジュール等によって、入力信号をコントローラに入力する。一方で、運用システム1は、同様の計測結果を示す入力信号を仮想システム2に送信して、入力信号を仮想システム2に入力する。
<<Example of input of input signal>> (step S102)
In step S102, the operation system 1 inputs an input signal to the controller using an input module or the like. On the other hand, the operation system 1 transmits an input signal indicating the same measurement result to the
≪ コントローラ等による処理例 ≫(ステップS103)
ステップS103では、運用システム1は、コントローラ等によって、入力信号に基づいて処理を行う。そして、ステップS103では、運用システム1は、処理結果を示す第2データを照合システム3に送信する。
<<Processing example by controller etc.>> (step S103)
In step S103, the operation system 1 performs processing based on the input signal by the controller or the like. Then, in step S103, the operation system 1 transmits the second data indicating the processing result to the
≪ 運用システム1と等価の処理例 ≫(ステップS104)
ステップS104では、仮想システム2は、コントローラ等によって、運用システム1と等価の処理を行う。そして、ステップS104では、仮想システム2は、処理結果を示す第1データを照合システム3に送信する。
<<Example of Processing Equivalent to Operation System 1>> (Step S104)
In step S104, the
すなわち、ステップS103と、ステップS104とは、等価の処理である。図示するように、ステップS103と、ステップS104とは、ともに、ステップS102で入力される同一の入力信号に基づいて処理が行われる。 That is, step S103 and step S104 are equivalent processes. As shown in the figure, both step S103 and step S104 are processed based on the same input signal input in step S102.
≪ 第1データ及び第2データの取得例 ≫(ステップS105)
ステップS105では、照合システム3は、第1データ及び第2データを取得する。すなわち、図示する全体処理では、照合システム3は、ステップS103によって送信される第2データと、ステップS104によって送信される第1データとを受信して、それぞれのデータを取得する。
<<Example of Acquisition of First Data and Second Data>> (Step S105)
In step S105, the
≪ 異常の検知例 ≫(ステップS106)
ステップS106では、照合システム3は、第1データ及び第2データを照合して異常を検知する。具体的には、照合システム3は、第1データ及び第2データが同一であるか否かを判定する。上記の通り、ステップS103と、ステップS104とは、等価の処理であり、かつ、同一の入力信号を入力して行われる。そのため、運用システム1がサイバー攻撃等を受けていない場合等では、第2データは、改ざん等が行われていないため、第1データ及び第2データは、同一となる。したがって、第1データ及び第2データが同一であると、照合システム3は、照合結果として、異常がない状態、すなわち、運用システム1及び運用システム1が用いる機器が「正常」な状態であると判定する。
<<Example of Abnormality Detection>> (Step S106)
In step S106, the
一方で、運用システム1が何らかのサイバー攻撃を受け、運用システム1上の何らかのプログラム、データ又は信号が改ざんされた場合には、処理結果となる第1データも改ざんによって変えられる場合がある。そのため、運用システム1がサイバー攻撃等を受けた場合等では、第2データは、サイバー攻撃による改ざん等により、第1データとは異なる結果を示すデータとなる。したがって、改ざん等があった場合には、第1データ及び第2データは、異なるデータとなる。ゆえに、第1データ及び第2データが同一でないと、照合システム3は、異常が発生している状態、すなわち、運用システム1又はフィールド機器等の運用システム1が用いる機器が「異常」な状態であると判定する。このようにして、照合システム3は、運用システム1又は運用システム1が用いる機器の異常を検知する。
On the other hand, when the operation system 1 is subjected to some kind of cyber attack and any program, data, or signal on the operation system 1 is tampered with, the first data as a processing result may also be changed by tampering. Therefore, when the operation system 1 receives a cyber attack or the like, the second data becomes data showing a different result from the first data due to falsification by the cyber attack or the like. Therefore, if there is tampering or the like, the first data and the second data are different data. Therefore, if the first data and the second data are not the same, the
≪ 通知例 ≫(ステップS107)
ステップS107では、照合システム3は、ユーザURに異常を通知する。例えば、ステップS107では、照合システム3は、ステップS106で運用システム1又は運用システム1が用いる機器の異常が検知されると、ユーザURが操作している情報処理装置にメール等を送信したり、パトライト(登録商標)等を点灯させたり、又は、ブザー等の警報機を動作させたりして、ユーザURに対して異常を検知したことを通知する。このように、通知がされると、ユーザURは、運用システム1又は運用システム1が用いる機器において異常が発生していることを知ることができる。
(第2実施形態)
第2実施形態では、例えば、異常検知システム10は、第1実施形態と同様の全体構成及びハードウェア構成である。第2実施形態は、第1実施形態と全体処理が異なる。第2実施形態では、例えば、異常検知システム10は、以下のような全体処理を行う。
<< Notification Example >> (Step S107)
In step S107, the
(Second embodiment)
In the second embodiment, for example, the
図4は、本発明の第2実施形態の一実施形態における異常検知システムによる全体処理の一例を示すシーケンス図である。図3と比較すると、図4には、ステップS201及びステップS202が加わる点が異なる。以下、異なる点を中心に説明し、重複する説明を省略する。 FIG. 4 is a sequence diagram showing an example of overall processing by the abnormality detection system according to the second embodiment of the present invention. Compared with FIG. 3, FIG. 4 is different in that step S201 and step S202 are added. Hereinafter, the different points will be mainly described and the duplicated description will be omitted.
ステップS201及びステップS202は、ステップS104と同様の処理をステップS104とは別に行う。すなわち、ステップS201及びステップS202は、ステップS103と同一の入力信号に対して、ステップS103と同様の処理を行う。 Steps S201 and S202 perform the same process as step S104 separately from step S104. That is, steps S201 and S202 perform the same processing as step S103 on the same input signal as step S103.
例えば、図示するように、ステップS201、ステップS202及びステップS104は、並列に処理される。なお、図示する例では、ステップS201、ステップS202及びステップS104は、並列に処理しているが、ステップS201、ステップS202及びステップS104は、並列でなく、順に処理されてもよい。そして、ステップS201及びステップS202のそれぞれの処理結果を示すデータは、ステップS104と同様に、照合システム3に送信される。
For example, as shown in the figure, step S201, step S202 and step S104 are processed in parallel. In the illustrated example, step S201, step S202, and step S104 are processed in parallel, but step S201, step S202, and step S104 may be processed in parallel instead of in parallel. Then, the data indicating the respective processing results of step S201 and step S202 are transmitted to the
つまり、仮想システム2は、ステップS104と同様の処理を冗長して行う。なお、冗長させる数は、図示するように、3つに限られない。すなわち、仮想システム2では、ステップS104と同様の処理は、複数であればよい。以下、ステップS104と同様の処理が行われる数を「処理数N」とする。具体的には、図3のように、冗長がない場合は、「処理数N=1」とする。一方で、図4に示す場合は、「処理数N=3」となる。
That is, the
また、処理数によって、照合システム3に送信される第1データの数は、変化する。「処理数N」とすると、第1データ及び第2データは、以下のようになる。
Further, the number of the first data transmitted to the
図5は、本発明の第2実施形態の一実施形態における異常検知システムの全体構成の一例を示すシステム図である。図示するように、第2データD2は、運用システム1から、1つ照合システム3に送信される。一方で、N個の第1データが、仮想システム2から、照合システム3に送信される。図示する例では、第1データは、第11データD11、第12データD12、・・・・、第1NデータD1Nがそれぞれ送信される。
FIG. 5 is a system diagram showing an example of the overall configuration of an abnormality detection system according to an embodiment of the second embodiment of the present invention. As illustrated, the second data D2 is transmitted from the operation system 1 to the
そして、照合システム3は、第2データと、複数の第1データとを取得すると(図4に示すステップS105)、第2データ及び複数の第1データに基づいて、照合を行う。例えば、以下のように、照合システム3は、照合を行う。
Then, when the
図6は、本発明の第2実施形態の一実施形態における異常検知システムによる照合の一例を示すフローチャートである。すなわち、図4に示すステップS106では、照合システム3は、図示する処理を行う。
FIG. 6 is a flowchart showing an example of collation by the abnormality detection system according to the embodiment of the second embodiment of the present invention. That is, in step S106 shown in FIG. 4, the
≪ 第1データが同一であるか否かの判断例 ≫(ステップS301)
ステップS301では、照合システムは、第1データが同一であるか否か判断する。図5に示すように、「処理数N」が2以上である場合には、第1データは、複数となる。そこで、照合システムは、同一のデータであるか否かを判定する。
<<Example of determination whether the first data is the same>> (Step S301)
In step S301, the matching system determines whether the first data is the same. As shown in FIG. 5, when the “processing number N” is 2 or more, the first data is plural. Therefore, the matching system determines whether the data is the same.
具体的には、図5に示す例では、照合システムは、第11データD11と、第12データD12とが同一であるか否かを判定する。また、図5に示すように、第1データが多くある場合には、照合システムは、更に第1データの他の組み合わせで判定してもよい。 Specifically, in the example shown in FIG. 5, the matching system determines whether the eleventh data D11 and the twelfth data D12 are the same. Further, as shown in FIG. 5, when there are many first data, the collation system may further determine using another combination of the first data.
各第1データは、同一の入力信号及び同一の処理結果であるため、異常がない、つまり、仮想システムが「正常」な状態であれば、各第1データは、同一のデータとなる。一方で、仮想システムがサイバー攻撃を受けた場合には、第1データ等が改ざんされている場合がある。このように、仮想システムにおいてデータが改ざんされると、各第1データは、異なるデータとなる。そこで、ステップS301では、照合システムは、第1データが同一であるか否かを判断し、仮想システムの状態を判定する。 Since each first data has the same input signal and the same processing result, if there is no abnormality, that is, if the virtual system is in the “normal” state, each first data will be the same data. On the other hand, when the virtual system receives a cyber attack, the first data and the like may be falsified. In this way, when the data is falsified in the virtual system, each first data becomes different data. Therefore, in step S301, the matching system determines whether the first data is the same, and determines the state of the virtual system.
次に、第1データが同一であると照合システムが判断すると(ステップS301でYES)、照合システムは、ステップS303に進む。一方で、第1データが同一でないと照合システムが判断すると(ステップS301でNO)、照合システムは、ステップS302に進む。 Next, when the matching system determines that the first data are the same (YES in step S301), the matching system proceeds to step S303. On the other hand, when the collation system determines that the first data is not the same (NO in step S301), the collation system proceeds to step S302.
≪ 仮想システムの異常の検知例 ≫(ステップS302)
ステップS302では、照合システムは、仮想システムの異常を検知する。すなわち、ステップS302では、照合システムは、仮想システムがサイバー攻撃を受けた状態であると判定する。後段のステップS107(図4参照)によって、仮想システムが異常である等が通知されてもよい。
<<Example of detection of abnormality in virtual system>> (step S302)
In step S302, the verification system detects an abnormality in the virtual system. That is, in step S302, the verification system determines that the virtual system is under a cyber attack. In the subsequent step S107 (see FIG. 4), it may be notified that the virtual system is abnormal or the like.
≪ 第1データと第2データが同一であるか否かの判断例 ≫(ステップS303)
ステップS303では、照合システムは、第1データと第2データが同一であるか否か判断する。次に、第1データと第2データが同一であると照合システムが判断すると(ステップS303でYES)、照合システムは、処理を終了する。すなわち、この場合は、「異常なし」と照合システムが判断する場合である。一方で、第1データと第2データが同一でないと照合システムが判断すると(ステップS303でNO)、照合システムは、ステップS304に進む。
<<Example of determination as to whether first data and second data are the same>> (step S303)
In step S303, the matching system determines whether the first data and the second data are the same. Next, if the collation system determines that the first data and the second data are the same (YES in step S303), the collation system ends the process. That is, in this case, the collation system determines that there is no abnormality. On the other hand, when the collation system determines that the first data and the second data are not the same (NO in step S303), the collation system proceeds to step S304.
≪ 運用システムの異常の検知例 ≫(ステップS304)
ステップS304では、照合システムは、仮想システムの異常を検知する。例えば、ステップS303及びステップS304は、第1実施形態のステップS106(図3参照)と同様の処理である。
<<Example of Abnormality Detection in Operation System>> (Step S304)
In step S304, the verification system detects an abnormality in the virtual system. For example, step S303 and step S304 are the same processes as step S106 (see FIG. 3) of the first embodiment.
以上のように、第1データを冗長して生成するようにすると、異常検知システムは、仮想システムの異常を検知することができる。 As described above, when the first data is redundantly generated, the abnormality detection system can detect the abnormality of the virtual system.
(変形例)
照合は、第1実施形態及び第2実施形態のように、データが同一であるか否かのみを判定する処理に限られない。例えば、照合は、所定時間、各データを蓄積して、それぞれのデータの時系列における傾向等が一致しているか否か等を判定してもよい。例えば、一方のデータが時間経過と共に増加していく値を示すのに対して、他方のデータが時間経過と共に減少していく値を示す場合には、各データの傾向が異なるため、照合システムは、異常と検知してもよい。
(Modification)
The collation is not limited to the process of determining only whether or not the data is the same as in the first and second embodiments. For example, in the collation, each data may be accumulated for a predetermined time, and it may be determined whether or not the tendency in time series of each data is the same. For example, if one data shows a value that increases with the passage of time, while the other data shows a value that decreases with the passage of time, the collation system is , May be detected as abnormal.
また、照合は、統計データを比較する処理でもよい。例えば、照合システムは、まず、所定時間、各データを蓄積する。そして、照合システムは、各データの平均値をそれぞれ計算する。次に、照合システムは、各データの平均値が一致するか否かを判定する。このように、平均値等の統計データを比較し、統計データが異なる場合には、照合システムは、異常と検知してもよい。 Further, the collation may be a process of comparing statistical data. For example, the collation system first accumulates each data for a predetermined time. Then, the matching system calculates the average value of each data. Next, the matching system determines whether or not the average values of the respective data match. In this way, statistical data such as average values are compared, and if the statistical data are different, the collation system may detect an abnormality.
なお、統計データ又は傾向等を照合に用いる場合には、照合システムは、例えば、第1データと第2データの同一を判定する処理は、リアルタイム処理とし、一方で、統計データ又は傾向等を用いる処理は、バッチ処理としてもよい。 When the statistical data or the tendency is used for the matching, the matching system uses, for example, the real-time processing to determine whether the first data and the second data are the same, while the statistical data or the tendency is used. The processing may be batch processing.
また、照合では、同一は、完全に各データが示す値が同じである場合に限られない。運用システムによる処理と、仮想システムによるシミュレーション等による処理とでは、誤差等が異なる場合がある。したがって、誤差等による違いを無視するため、同一の判定には、許容値等が設定されてもよい。なお、許容値は、あらかじめ設定されるとする。 Further, in the collation, the same is not limited to the case where the values indicated by the respective data are completely the same. The error and the like may be different between the processing by the operation system and the processing by the simulation by the virtual system. Therefore, an allowable value or the like may be set for the same determination in order to ignore a difference due to an error or the like. The allowable value is set in advance.
さらに、第1データ及び第2データには、照合において、照合対象となる各データを特定できる通し番号等の特定データが付与されてもよい。なお、特定データは、いわゆるタイムスタンプ等でもよい。運用システムと、仮想システムでは、処理速度が異なる場合がある。したがって、同一のタイミングで、運用システム及び仮想システムに、それぞれ入力信号が入力されても、処理結果を示すそれぞれのデータが同一のタイミングで出力されるとは限らない。そのため、照合システムが、どのデータと、どのデータを照合すればよいかわからなくなる場合がある。そこで、入力信号において、通し番号等が、例えば、以下のように付与されると、照合システムは、照合対象となるデータの組み合わせが特定できる。 Further, in the collation, specific data such as a serial number that can identify each data to be collated may be added to the first data and the second data. The specific data may be a so-called time stamp or the like. The processing speed may differ between the operation system and the virtual system. Therefore, even if input signals are input to the operation system and the virtual system at the same timing, the respective data indicating the processing result are not always output at the same timing. Therefore, the collation system may not know which data should be collated with which data. Therefore, if a serial number or the like is added to the input signal as described below, for example, the matching system can specify the combination of data to be matched.
図7は、本発明の一実施形態における異常検知システムによる照合において用いられる通し番号の一例を示すタイミングチャートである。例えば、図示するように、入力信号SIPの入力があると、仮想システムは、入力信号SIPに基づいて第1データを生成し、第1データを照合システムに送信するため、仮想システムは、第1データを示す第1データ信号SD1を送信する。また、運用システムは、入力信号SIPに基づいて第2データを生成し、第2データを照合システムに送信するため、仮想システムは、第2データを示す第2データ信号SD2を送信する。 FIG. 7 is a timing chart showing an example of serial numbers used in collation by the abnormality detection system according to the embodiment of the present invention. For example, as shown in the figure, when the input signal SIP is input, the virtual system generates the first data based on the input signal SIP and transmits the first data to the matching system, so that the virtual system generates the first data. A first data signal SD1 indicating data is transmitted. Further, since the operation system generates the second data based on the input signal SIP and transmits the second data to the collation system, the virtual system transmits the second data signal SD2 indicating the second data.
具体的には、この例では、入力信号SIPが示す「IN1」のデータに基づいて、運用システムは、処理を行って第2データである「OT21」のデータを生成し、同様に、「IN1」のデータに基づいて、仮想システムは、運用システムと等価の処理結果を示す第1データである「OT11」のデータを生成する。 Specifically, in this example, the operation system performs processing based on the data of "IN1" indicated by the input signal SIP to generate the data of "OT21" that is the second data, and similarly, "IN1". The virtual system generates the data “OT11” that is the first data indicating the processing result equivalent to that of the operation system based on the data “”.
図示するように、運用システムと、仮想システムとが等価の処理を行う場合であっても、各システムの処理速度又はネットワーク環境等によって、照合システムにデータが送信されるタイミングが異なる場合がある。図示する例は、各システムが「正常」な状態であれば、同一となる「OT21」のデータが照合システムに送信されるタイミングと、「OT11」のデータが照合システムに送信されるタイミングとに、時間TEのずれが生じる場合の例である。このように、時間TE等のずれがあると、照合システムは、どの第1データと、第2データとを照合したらよいかわからない場合がある。 As shown in the drawing, even when the operation system and the virtual system perform equivalent processing, the timing of data transmission to the collation system may differ depending on the processing speed of each system or the network environment. In the illustrated example, if each system is in a “normal” state, the same “OT21” data is transmitted to the matching system and “OT11” data is transmitted to the matching system. This is an example of the case where the time TE is deviated. As described above, if there is a deviation in the time TE or the like, the collation system may not know which first data should be collated with the second data.
そこで、図示するように、通し番号SNMを示す信号が、各データと同じタイミングで付与されて送信されるようにする。このようにすると、時間TEのずれが生じても、照合システムは、同一の通し番号SNM同士の第1データと、第2データとを照合すればよいと判断できる。具体的には、通し番号SNMがともに「1」の第1データと、第2データとが照合されると、時間TEのずれが生じても、「OT21」と、「OT11」とが照合システムによって照合される。このように、仮想システム及び運用システムは、通し番号SNM等を示す特定データを付与して照合システムに各データを送信してもよい。 Therefore, as shown in the figure, a signal indicating the serial number SNM is added and transmitted at the same timing as each data. In this way, even if the time TE is deviated, the collation system can determine that the first data and the second data of the same serial number SNM should be collated. Specifically, when the first data having the serial number SNM of “1” and the second data are collated, “OT21” and “OT11” are collated by the collation system even if the time TE is deviated. Matched. In this way, the virtual system and the operation system may add specific data indicating the serial number SNM or the like and transmit each data to the matching system.
≪ 4. 異常検知システムの機能構成例 ≫
図8は、本発明の一実施形態における異常検知システムの機能構成の一例を示す機能ブロック図である。図示するように、例えば、異常検知システム10では、仮想システム2は、入力部FN1と、データ生成部FN2とを含む。また、図示する例の異常検知システム10では、運用システム1は、処理部FN3を含む。そして、図示する例の異常検知システム10では、照合システム3は、取得部FN4と、検知部FN5と、通知部FN6とを含む。
≪ 4. Functional configuration example of anomaly detection system ≫
FIG. 8 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of the abnormality detection system in the embodiment of the present invention. As illustrated, for example, in the
入力部FN1は、運用システム1が有するフィールド機器1FMから、フィールド機器1FMによる計測結果を示す入力信号SIPを入力する。なお、入力部FN1は、例えば、電子回路等が有するインタフェース等によって実現される。 The input unit FN1 inputs the input signal SIP indicating the measurement result of the field device 1FM from the field device 1FM included in the operation system 1. The input unit FN1 is realized by, for example, an interface included in an electronic circuit or the like.
データ生成部FN2は、入力信号SIPに基づいて、運用システム1が有する処理部FN3と等価の処理を行い、その後、運用システム1による処理結果を示す第1データD1を生成する。なお、データ生成部FN2は、例えば、電子回路が有する演算装置等によって実現される。 The data generation unit FN2 performs processing equivalent to the processing unit FN3 included in the operation system 1 based on the input signal SIP, and then generates the first data D1 indicating the processing result by the operation system 1. The data generation unit FN2 is realized by, for example, an arithmetic device included in an electronic circuit.
処理部FN3は、入力信号SIPに基づいて、様々な処理を行い、第2データD2を生成する。なお、処理部FN3は、例えば、コントローラ1CR(図1参照)等によって実現される。 The processing unit FN3 performs various processes based on the input signal SIP to generate the second data D2. The processing unit FN3 is realized by, for example, the controller 1CR (see FIG. 1) or the like.
取得部FN4は、仮想システム2から、データ生成部FN2が生成する第1データD1と、運用システムから、処理部FN3が生成する第2データD2とを取得する。なお、取得部FN4は、例えば、ネットワークI/FHW3(図2参照)又は入力I/FHW4(図2参照)等によって実現される。
The acquisition unit FN4 acquires, from the
検知部FN5は、取得部FN4が取得する第1データD1及び第2データD2を照合して運用システム1又は運用システム1を用いるプラントの異常を検知する。なお、検知部FN5は、例えば、CPUHW1(図2参照)等によって実現される。 The detection unit FN5 collates the first data D1 and the second data D2 acquired by the acquisition unit FN4 to detect an abnormality in the operation system 1 or a plant using the operation system 1. The detection unit FN5 is realized by, for example, the CPUHW1 (see FIG. 2) and the like.
通知部FN6は、検知部FN5が異常を検知すると、異常をユーザUR等に通知する。なお、通知部FN6は、例えば、ネットワークI/FHW3(図2参照)又は出力I/FHW5(図2参照)等によって実現される。 When the detection unit FN5 detects an abnormality, the notification unit FN6 notifies the user UR or the like of the abnormality. The notification unit FN6 is realized by, for example, the network I/FHW3 (see FIG. 2) or the output I/FHW5 (see FIG. 2).
仮想システム2があると、異常検知システム10は、運用システム1と等価の処理結果を示す第1データD1を生成することができる。具体的には、仮想システム2は、入力部FN1によって、運用システム1が用いるのと同一の入力信号SIPをフィールド機器1FMから入力することができる。
When the
そして、仮想システム2は、データ生成部FN2によって、処理部FN3と等価の処理を行うことができる。そのため、仮想システム2は、運用システム1が「正常」な状態であれば、処理部FN3によって生成される第2データD2と、同一の処理結果を示す第1データD1を生成することができる。したがって、第1データD1と、第2データD2を照合システム3が照合すると、異常検知システム10は、運用システム1又は運用システム1を用いるプラントの異常を検知することができる。
Then, in the
具体的には、照合システム3は、まず、取得部FN4によって、第1データD1と、第2データD2を取得する。次に、照合システム3は、検知部FN5によって、第1データD1と、第2データD2とを照合する。例えば、第1データD1と、第2データD2とが異なる場合であると、照合システム3は、運用システム1又は運用システム1を用いるプラントがサイバー攻撃によってデータの改ざん等を受けた「異常」な状態であると検知することができる。
Specifically, the
比較例として、サイバー攻撃の対策は、例えば、ファイヤウォール(Firewall)の設置又はアンチウィルスソフトの導入等がある。このようにして、各システムの外部から不正にアクセスしたり、コンピュータウィルスを入れたり、不正侵入用に、いわゆるバックドアを生成したり又はシステムの管理者権限が奪われたりするのを防ぐ方法がある。特に、汎用OS又は汎用ネットワークが用いられると、セキュリティ上の脆弱性を利用して、サイバー攻撃がされる場合がある。このように、サイバー攻撃がされると、データが改ざんされたり、インストールされたプログラムが変えられたりする。 As a comparative example, measures against cyber attacks include, for example, setting up a firewall or introducing antivirus software. In this way, there is a method to prevent unauthorized access from the outside of each system, insertion of computer virus, generation of so-called backdoor for unauthorized intrusion, and deprivation of system administrator authority. is there. In particular, if a general-purpose OS or a general-purpose network is used, a security attack may be used to carry out a cyber attack. In this way, when a cyber attack is made, data is tampered with and installed programs are changed.
例えば、データが改ざんされた場合であっても、ユーザが監視していると、値の異常な変動等をユーザが察知して、サイバー攻撃を受けたこと等を発見できる場合がある。一方で、ユーザが監視に用いるビュワーソフトのプログラムまで改ざんされてしまうと、改ざんされた状態であることを示すプログラムが異なるデータを表示するため、ユーザが監視していても、悪意を持った者によるサイバー攻撃を受けたこと等を発見できる場合もある。 For example, even if the data has been tampered with, if the user monitors it, it may be possible for the user to detect an abnormal change in the value or the like and discover a cyber attack or the like. On the other hand, if the viewer software program used by the user is tampered with, the program indicating that the program has been tampered with will display different data. In some cases, it may be possible to find out that a cyber attack has been taken.
これに対して、本実施形態のように、各データが照合されると、監視に用いるビュワーソフトのプログラム等が改ざんされても、異常検知システム10は、異常を検知することができる。
On the other hand, when each data is collated as in the present embodiment, the
なお、仮想システムと、運用システムとは異なる装置で実現されるのが望ましい。すなわち、仮想システムと、運用システムとは、物理的に別々の装置であるのが望ましい。同一の装置によって仮想システムと、運用システムとが実現されると、例えば、装置に、サイバー攻撃を受ける可能性が高いセキュリティ上の脆弱性があると、双方のシステムが共に改ざんされてしまう可能性が高くなる。一方で、仮想システムと、運用システムとは、物理的に別々の装置であると、それぞれ異なる構成であるため、直ぐに双方とも改ざんされてしまう可能性を低くすることができる。 It is desirable that the virtual system and the operation system are implemented by different devices. That is, it is desirable that the virtual system and the operation system are physically separate devices. If a virtual system and an operation system are realized by the same device, for example, if the device has a security vulnerability that is highly susceptible to cyber attacks, both systems may be tampered with. Becomes higher. On the other hand, if the virtual system and the operation system are physically different devices, they have different configurations, so that it is possible to reduce the possibility that both of them will be tampered immediately.
なお、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、低水準言語、高水準言語又はこれらを組み合わせて記述されるコンピュータに、異常検知方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置等のコンピュータに各処理の全部又は一部を実行させるためのコンピュータプログラムである。 Note that all or part of each processing according to the embodiment of the present invention is realized by a program for causing a computer described in a low-level language, a high-level language, or a combination thereof to execute the abnormality detection method. Good. That is, the program is a computer program for causing a computer such as an information processing device to execute all or part of each processing.
また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して頒布することができる。なお、記録媒体は、フラッシュメモリ、フレキシブルディスク、CD−ROM若しくはブルーレイディスク等の光ディスク、SD(登録商標)カード、補助記憶装置又はMO等でもよい。さらにまた、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。 Further, the program can be stored in a computer-readable recording medium and distributed. The recording medium may be a flash memory, a flexible disc, an optical disc such as a CD-ROM or a Blu-ray disc, an SD (registered trademark) card, an auxiliary storage device or an MO. Furthermore, the program can be distributed through a telecommunication line.
さらに、本発明の一実施形態に係る各処理の全部又は一部は、1以上の情報処理装置を有する情報処理システムによって、処理の全部又は一部が並行、分散、冗長又はこれらの組み合わせで処理されてもよい。 Furthermore, all or part of each processing according to an embodiment of the present invention is performed by an information processing system having one or more information processing devices, and all or part of processing is performed in parallel, distributed, redundant, or a combination thereof. May be done.
また、本発明の一実施形態に係る各処理は、図示した順序に限られない。例えば、各処理の一部又は全部は、異なる順序、並行、分散又は省略されて処理されてもよい。 Further, each processing according to the embodiment of the present invention is not limited to the illustrated order. For example, part or all of each processing may be processed in a different order, parallel, distributed, or omitted.
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は、上述の実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形又は変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described above in detail, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications or changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It is possible.
10 異常検知システム
1 運用システム
2 仮想システム
3 照合システム
FN1 入力部
FN2 データ生成部
FN3 処理部
FN4 取得部
FN5 検知部
FN6 通知部
D1 第1データ
D2 第2データ
SIP 入力信号
1FM フィールド機器
10 Abnormality detection system 1
Claims (10)
前記フィールド機器から、前記フィールド機器による計測結果を示す入力信号を入力する入力部と、
前記入力信号に基づいて、前記運用システムと等価の処理結果を示す第1データを生成するデータ生成部と
を有する前記仮想システムと、
前記仮想システムから前記第1データと、前記運用システムから前記入力信号に基づく処理の処理結果を示す第2データとを取得する取得部と、
前記第1データ及び前記第2データを照合して前記運用システム又は前記運用システムを用いるプラントの異常を検知する検知部と
を有する前記照合システムと
を含む異常検知システム。 An operation detection system including at least a field device for measuring a physical quantity or a device state, a virtual system connected to the field device, and an abnormality detection system including a collation system connected to the operation system and the virtual system,
From the field device, an input unit for inputting an input signal indicating a measurement result by the field device,
A virtual system having a data generation unit that generates first data indicating a processing result equivalent to that of the operation system based on the input signal;
An acquisition unit for acquiring the first data from the virtual system and the second data indicating the processing result of the processing based on the input signal from the operation system;
An abnormality detection system comprising: a collation system having a detection unit configured to collate the first data and the second data to detect an abnormality of the operation system or a plant using the operation system.
前記仮想システムが、前記フィールド機器から、前記フィールド機器による計測結果を示す入力信号を入力する入力手順と、
前記仮想システムが、前記入力信号に基づいて、前記運用システムと等価の処理結果を示す第1データを生成するデータ生成手順と、
前記照合システムが、前記仮想システムから前記第1データと、前記運用システムから前記入力信号に基づく処理の処理結果を示す第2データとを取得する取得手順と、
前記照合システムが、前記第1データ及び前記第2データを照合して前記運用システム又は前記運用システムを用いるプラントの異常を検知する検知手順と
を含む異常検知方法。 Anomaly detection performed by an anomaly detection system including an operation system having at least a field device for measuring a physical quantity or a device state, a virtual system connected to the field device, and a collation system connected to the operation system and the virtual system Method,
An input procedure in which the virtual system inputs an input signal indicating a measurement result by the field device from the field device;
A data generation procedure in which the virtual system generates first data indicating a processing result equivalent to that of the operation system, based on the input signal;
An acquisition procedure in which the verification system acquires the first data from the virtual system and second data indicating a processing result of processing based on the input signal from the operation system;
An abnormality detection method, wherein the collation system collates the first data and the second data to detect an abnormality of the operation system or a plant using the operation system.
Priority Applications (1)
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