工业控制系统广泛应用于石油、制造、化工、交通、能源等关键基础设施中。随着工业化和信息化的深入融合，工业控制系统互联性、开放性达到了前所未有的程度，致使工业控制系统面临严峻的信息安全威胁。
　　为有效保障工业控制系统信息安全，通过分析工控系统的典型特点及其脆弱性，并参考工控信息安全防护体系，提出“异常检测—入侵响应”的动态信息安全防护防护方法。该方法是通过及早检测出系统的异常行为，并针对性做出响应措施，以减轻攻击对系统产生的破坏，从而保障工业控制系统的运行安全。
　　针对工业控制系统信息安全防护中的异常检测问题，提出基于控制行为模型的异常检测方法。该方法结合系统的控制行为，根据系统的工艺知识，对系统的控制回路进行划分；然后，针对每个控制回路，基于神经网络分别建立正常的控制行为模型；接着，用建立的误差和趋势一致性两个异常检测指标，比较正常控制行为模型预测状态与实际测量状态，分析控制行为是否存在异常。该方案不仅具有良好的检测精度，而且所提出的模型具备可解释性。由于是对控制行为的分析，能够在攻击行为对物理过程产生影响之前检测出来，从而实现对异常行为的早期检测。在搭建的全实物平台上开展了实验验证工作，结果证明了所提方法的有效性。
　　针对工业控制系统动态信息安全防护中的执行器攻击的响应问题，本文提出利用控制重构技术的入侵响应方法。该方法利用现代控制理论对系统进行能控性分析，确保部分执行器失效后满足能控性条件；然后，利用控制重构技术，设计虚拟执行器，保证隔离受攻击的执行器信号后系统的稳定运行；同时，对控制策略进行优化调整，在保障系统能够稳定运行的前提下，恢复系统目标跟踪。考虑实际场景中的往往无法获取精确的攻击模型和特征，通过直接隔离受攻击的执行器信号，然后基于控制重构技术重构控制器功能，利用剩下的正常执行器执行安全控制策略，确保系统的稳定，能够有效解决传统方法依赖攻击模型的问题。通过软件仿真和全实物平台上开展实验，结果证明了所提方法的有效性。