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工業(yè)控制系統(tǒng)是推動制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)，是實現(xiàn)新型工業(yè)化的重要動能。近年來，隨著計算機技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的控制領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場前所未有的變革，工業(yè)控制系統(tǒng)從封閉獨立逐步走向開放互聯(lián)，從軟硬件深度捆綁到軟硬解耦，邊界不斷擴大，面臨的安全形勢日益嚴峻。本文詳細分析了工控安全面臨的新形勢、新變化、新問題、新挑戰(zhàn)，提出了推進我國工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的相關(guān)建議。

隨著工業(yè)控制系統(tǒng)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的推進，信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與物理控制系統(tǒng)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)之間的融合日益加深。在各類業(yè)務(wù)頻繁交互的背景下，海量傳感器及執(zhí)行器設(shè)備泛在接入，系統(tǒng)邊界網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出分布廣泛、無人值守、物理保護措施薄弱的特點，為攻擊者提供了以非授權(quán)接入設(shè)備為侵入方式的物理入侵攻擊途徑。攻擊者可利用靜默性入侵設(shè)備長期潛伏在系統(tǒng)中實施信息竊取，對工業(yè)控制系統(tǒng)造成極大的安全威脅。本文通過分析工業(yè)控制系統(tǒng)安全威脅案例和演變趨勢，提出了物理入侵攻擊威脅及其模型，對比了物理入侵設(shè)備的檢測方法，探討了該領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)難題和未來的研究方向。

隨著工業(yè)信息化和數(shù)字化的快速推進，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的復(fù)雜性與互聯(lián)規(guī)模持續(xù)擴大，安全隱患日益顯現(xiàn)。傳統(tǒng)的安全分析技術(shù)在應(yīng)對現(xiàn)代工業(yè)功能、信息、物理及工藝等多維度的綜合安全需求方面表現(xiàn)不足，特別是在故障預(yù)測與安全驗證領(lǐng)域存在局限。數(shù)字孿生技術(shù)作為融合物理實體與虛擬模型的創(chuàng)新方法，為解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的綜合安全問題提供了全新思路。本文立足于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)綜合安全的理論框架，提出了一套基于數(shù)字孿生技術(shù)的多維安全分析與驗證方法，并從信息、功能、物理及工藝四個維度構(gòu)建了綜合保障機制，為實現(xiàn)工業(yè)智能化與數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的安全需求提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。

針對油氣管網(wǎng)場站現(xiàn)有傳統(tǒng)信息安全與功能安全分治方式難以有效應(yīng)對復(fù)雜綜合安全威脅的問題，本文提出了融合功能安全和信息安全的油氣管網(wǎng)場站工控系統(tǒng)融合安全防護策略，介紹了場站全時全域感知、信息安全防護與功能安全防護沖突消解、風(fēng)險決策動態(tài)適配等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了功能安全和信息安全的協(xié)同防御，保障了油氣輸送過程的連續(xù)性和可靠性。

本系統(tǒng)建設(shè)的基礎(chǔ)是對雙重預(yù)防機制理論的深入研究以及對煤礦企業(yè)運行情況的掌握。立足于煤礦的特殊生產(chǎn)條件，本文設(shè)計了由數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)管理層、應(yīng)用服務(wù)層、系統(tǒng)展示層組成的系統(tǒng)架構(gòu)。該系統(tǒng)基于資料數(shù)據(jù)及安全檢查數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對安全風(fēng)險分級管控和安全隱患排查兩大系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程的閉環(huán)管理，并成功運用于煤礦企業(yè)。該系統(tǒng)對我省各煤礦單位的安全生產(chǎn)水平提升和板塊的安全監(jiān)管能力提升具有重要的意義。

隨著工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）信息化和智能化的推進，信息安全問題日益凸顯。本文全面分析了類腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，并深入探討了其在智能機器人定位、決策算法優(yōu)化、異常檢測等關(guān)鍵領(lǐng)域的實際應(yīng)用，同時討論了該技術(shù)在隱私保護、數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面所面臨的挑戰(zhàn)。本文旨在為ICS信息安全領(lǐng)域提供新的視角和解決方案，推動類腦智能技術(shù)的實際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

隨著視頻監(jiān)控技術(shù)的廣泛應(yīng)用及其高清化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的發(fā)展，傳統(tǒng)以云計算為核心的集中式數(shù)據(jù)處理模式在帶寬、存儲和時延等方面面臨巨大挑戰(zhàn)。邊緣計算作為一種新的計算范式應(yīng)運而生，它通過將算力、存儲和應(yīng)用等資源分散到靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣，就近處理數(shù)據(jù)并快速響應(yīng)，有效減輕了云計算中心的負擔(dān)，并顯著降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲資源的消耗。本文深入探討了邊緣計算與視頻業(yè)務(wù)的加速融合，介紹了基于邊緣計算的視頻監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)，詳細闡述了邊緣智能網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品的設(shè)計思路與實現(xiàn)方案，并通過典型場景的應(yīng)用實踐展示了邊緣計算在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景和價值。

隨著信息化與網(wǎng)絡(luò)化深度融合及物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)中所存在的信息安全隱患日益突出。針對工控系統(tǒng)日益增多的惡意攻擊，本文首先分析了其系統(tǒng)架構(gòu)總體特點，研究了密碼算法技術(shù)，提出了基于改進的白盒SM4算法；其次，基于國密算法，本文設(shè)計了控制系統(tǒng)加密安全方案，并針對可編程序控制系統(tǒng)設(shè)計了密鑰管理流程；最后，按照南向通信與北向通信兩部分，本文設(shè)計了控制系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)安全方案。

在數(shù)字技術(shù)驅(qū)動下，工控機在技術(shù)發(fā)展上將提升自動化、智能化和安全性水平。

在數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化迅猛發(fā)展的時代，網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出，傳統(tǒng)惡意流量檢測方法已難應(yīng)對復(fù)雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應(yīng)性。知識遷移利用已學(xué)知識處理新任務(wù)，提高了學(xué)習(xí)效率和性能。為了更好地實現(xiàn)對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對NSL-KDD數(shù)據(jù)集的測試結(jié)果，發(fā)現(xiàn)CNN模型在準確率和F1值上顯著優(yōu)于其他模型。本文進一步結(jié)合知識遷移的思想，將ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經(jīng)學(xué)習(xí)好的特征檢測能力，凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重，并在此基礎(chǔ)上添加自定義的全連接層和輸出層以適應(yīng)對新的數(shù)據(jù)集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數(shù)據(jù)集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。