★彭玲黃岡市不動(dòng)產(chǎn)登記中心
★李聿文深圳大學(xué)
★鄧杰廣州信念智能機(jī)器人科技有限公司
★張斌新疆政法學(xué)院
1 引言
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)量持續(xù)飆升,工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control Systems,ICS)已成為現(xiàn)代工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的核心,廣泛應(yīng)用于能源、交通、制造等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。ICS通過(guò)精確控制和管理,確保了工業(yè)生產(chǎn)的高效率和穩(wěn)定性,對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全和社會(huì)發(fā)展具有重要意義[1]。然而,ICS與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合也引入了日益增長(zhǎng)的信息安全威脅,包括惡意軟件攻擊、數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)中斷等,這些威脅可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。
在這一背景下,類(lèi)腦智能技術(shù)作為一種新興的技術(shù)手段,因其獨(dú)特的信息處理機(jī)制和高效的計(jì)算能力,為ICS信息安全提供了新的解決方案。類(lèi)腦智能,也稱(chēng)為神經(jīng)形態(tài)計(jì)算,是一種模仿人腦神經(jīng)元和突觸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的技術(shù),它通過(guò)模擬人腦的工作方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的高效處理[2]。類(lèi)腦智能技術(shù)的發(fā)展,不僅在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、決策支持等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力,而且在ICS的信息安全領(lǐng)域也顯示出其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[3]。
類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在智能機(jī)器人定位、決策算法優(yōu)化、異常檢測(cè)與入侵防御等方面。通過(guò)模擬人腦的空間認(rèn)知能力,提高機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的定位精度和導(dǎo)航效率;利用類(lèi)腦智能算法優(yōu)化生產(chǎn)決策過(guò)程,提高決策的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度;通過(guò)學(xué)習(xí)正常操作模式,類(lèi)腦智能系統(tǒng)能夠快速識(shí)別異常行為和潛在入侵,提高系統(tǒng)的防御能力[4]。
盡管類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS的信息安全中展現(xiàn)出巨大潛力,但也面臨著一系列挑戰(zhàn),如復(fù)雜背景下的小目標(biāo)檢測(cè),特殊環(huán)境中的許多嚴(yán)重任務(wù),如工業(yè)缺陷檢測(cè)、大規(guī)模行人統(tǒng)計(jì)、遙感圖像識(shí)別等,都要求該模型對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)具有高精度[5]。這些問(wèn)題的存在限制了類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的實(shí)際應(yīng)用和發(fā)展。
本文旨在綜合分析類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用現(xiàn)狀,并探討其面臨的挑戰(zhàn)。文章首先回顧了類(lèi)腦智能的發(fā)展歷程和關(guān)鍵技術(shù),然后詳細(xì)討論了類(lèi)腦智能在ICS信息安全中的具體應(yīng)用案例,如異常行為檢測(cè)和響應(yīng)機(jī)制。本文進(jìn)一步探討了類(lèi)腦智能在ICS信息安全中的潛在價(jià)值和面臨的技術(shù)挑戰(zhàn),包括算法的可解釋性、實(shí)時(shí)性和魯棒性問(wèn)題。最后,本文提出了未來(lái)研究方向,包括算法優(yōu)化、跨學(xué)科合作、標(biāo)準(zhǔn)化和法規(guī)制定,以促進(jìn)類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的深入研究和廣泛應(yīng)用。本文的研究旨在為ICS信息安全領(lǐng)域提供新的視角和解決方案,推動(dòng)類(lèi)腦智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
2 類(lèi)腦智能技術(shù)概述
2.1 類(lèi)腦智能的定義和發(fā)展歷史
類(lèi)腦智能技術(shù),作為智能計(jì)算領(lǐng)域的一個(gè)創(chuàng)新分支,其核心理念在于仿效人類(lèi)大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及其信息處理能力,以此構(gòu)建先進(jìn)的計(jì)算系統(tǒng)[2]。這種技術(shù)試圖通過(guò)模擬大腦的神經(jīng)元和突觸的工作方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和智能決策。類(lèi)腦智能技術(shù)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)40年代,隨著電子計(jì)算機(jī)的誕生和人工智能的興起,科學(xué)家們開(kāi)始探索模擬大腦功能的計(jì)算模型[6]。進(jìn)入21世紀(jì),隨著神經(jīng)科學(xué)的進(jìn)步和計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,類(lèi)腦智能技術(shù)迎來(lái)了快速發(fā)展的黃金時(shí)期,特別是在深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計(jì)算和生物啟發(fā)式計(jì)算等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展[7]。發(fā)展歷程如表1所示。
表1 類(lèi)腦智能技術(shù)發(fā)展歷程[7]
2.2 類(lèi)腦智能的關(guān)鍵技術(shù)和原理
類(lèi)腦智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)深度學(xué)習(xí)(Deep Learning):作為一種前沿的技術(shù)手段,深度學(xué)習(xí)在類(lèi)腦智能領(lǐng)域占據(jù)著重要地位。它主要借助構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式,進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜模式以及各類(lèi)特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的高層特征,這在圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域尤為重要。
(2)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算(Neuromorphic Computing):神經(jīng)形態(tài)計(jì)算旨在模擬大腦神經(jīng)元和突觸的生物物理特性,通過(guò)低功耗、高效率的硬件實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算[3]。這種技術(shù)通過(guò)模仿大腦的工作方式,提高了計(jì)算系統(tǒng)的能效比。
神經(jīng)憶阻器是模仿生物神經(jīng)元和突觸的一種神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的新型器件,是構(gòu)建人工突出和類(lèi)腦系統(tǒng)的核心元件之一[8]。神經(jīng)形態(tài)憶阻系統(tǒng)能夠模擬神經(jīng)可塑性,仿照生物神經(jīng)元的功能,從而提升邏輯運(yùn)算的效率,如公示(1)。在(準(zhǔn))理想的無(wú)源憶阻電路中,憶阻存儲(chǔ)器的動(dòng)態(tài)變化可以用封閉的數(shù)學(xué)形式來(lái)描述:
(3)神經(jīng)編碼和解碼(Neural Encodingand Decoding):神經(jīng)編碼和解碼技術(shù)研究如何將信息編碼為神經(jīng)信號(hào),以及如何從神經(jīng)信號(hào)中解碼信息,這對(duì)于腦機(jī)接口和神經(jīng)假肢等領(lǐng)域至關(guān)重要[3]。
神經(jīng)編碼涉及神經(jīng)元將外界刺激轉(zhuǎn)化為神經(jīng)信號(hào),而神經(jīng)解碼則關(guān)注神經(jīng)元如何解析并識(shí)別傳入的原始外部刺激。這一過(guò)程可以通過(guò)貝葉斯公式來(lái)關(guān)聯(lián)刺激(stimulus)與反應(yīng)(response),從而預(yù)測(cè)和描述大腦對(duì)各種刺激的響應(yīng),如公示(2):
(4)認(rèn)知計(jì)算(Cognitive Computing):認(rèn)知計(jì)算強(qiáng)調(diào)模擬人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程,包括感知、學(xué)習(xí)、推理和決策等[4]。它通過(guò)整合多種算法和技術(shù),使機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣理解和解決問(wèn)題。
(5)生物啟發(fā)式算法(Bio-inspired Algorithms):這類(lèi)算法從自然界和生物系統(tǒng)中汲取靈感,如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等,它們?cè)诮鉀Q優(yōu)化問(wèn)題和復(fù)雜系統(tǒng)建模中表現(xiàn)出色[11]。
(6)突觸可塑性(Synaptic Plasticity):突觸可塑性是大腦學(xué)習(xí)記憶的基礎(chǔ),類(lèi)腦智能技術(shù)通過(guò)模擬突觸的動(dòng)態(tài)變化來(lái)增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性[12]。
通過(guò)模擬大腦的并行處理和分布式存儲(chǔ)能力,類(lèi)腦智能技術(shù)能夠靈活地處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù),并在不斷變化的環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)。
綜上所述,類(lèi)腦智能技術(shù),憑借其獨(dú)特的信息處理機(jī)制和高效的計(jì)算能力,在工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用潛力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,預(yù)計(jì)類(lèi)腦智能技術(shù)將會(huì)在工業(yè)自動(dòng)化和信息化安全領(lǐng)域中扮演重要的角色。
3 類(lèi)腦智能在ICS信息安全中的應(yīng)用
類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步展現(xiàn)出其獨(dú)特價(jià)值與潛力。本節(jié)將詳細(xì)探討類(lèi)腦智能技術(shù)在智能機(jī)器人定位與導(dǎo)航、決策算法優(yōu)化以及異常檢測(cè)與入侵防御等方面的應(yīng)用,并引用相關(guān)文獻(xiàn)以支持討論。
3.1 智能機(jī)器人定位與導(dǎo)航
在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域,智能機(jī)器人的精確定位與導(dǎo)航對(duì)于保障生產(chǎn)流程的順暢和安全至關(guān)重要。智能機(jī)器人在移動(dòng)過(guò)程中形成了大量的軌跡數(shù)據(jù),這些軌跡數(shù)據(jù)包含著豐富的時(shí)空特征信息,揭示活動(dòng)模式和行為特征[13]。類(lèi)腦智能技術(shù)通過(guò)模仿人腦的空間認(rèn)知和學(xué)習(xí)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)高效捕捉軌跡特征點(diǎn)并實(shí)時(shí)更新觀測(cè)模型,提高了機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的定位精度和導(dǎo)航效率。此外,類(lèi)腦智能技術(shù)還能夠通過(guò)學(xué)習(xí)環(huán)境特征,提高機(jī)器人在動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中的魯棒性和適應(yīng)性[2]。
3.2 決策算法與優(yōu)化
在ICS中,高效的決策算法對(duì)于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和響應(yīng)能力至關(guān)重要。類(lèi)腦智能技術(shù),特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning),已被用于優(yōu)化決策過(guò)程。通過(guò)軟硬件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)配置,部署云節(jié)點(diǎn),建立數(shù)學(xué)模型,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)通用、完整、易于實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)一時(shí)空信息云平臺(tái)進(jìn)行決策和優(yōu)化[14]。在實(shí)際應(yīng)用中,這種算法可以幫助ICS在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)快速做出感知與決策。
3.3 異常檢測(cè)與入侵防御
異常檢測(cè)和入侵防御是ICS信息安全的關(guān)鍵組成部分。類(lèi)腦智能技術(shù),尤其是深度學(xué)習(xí)中的自編碼器(Autoencoders)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs),已被用于識(shí)別和預(yù)測(cè)潛在的安全威脅。這些模型能夠?qū)W習(xí)正常操作模式,并在檢測(cè)到偏離正常行為時(shí)發(fā)出警報(bào)[15]。此外,類(lèi)腦智能技術(shù)還能夠通過(guò)模擬人腦的記憶和學(xué)習(xí)機(jī)制,提高系統(tǒng)對(duì)新型攻擊模式的識(shí)別能力,從而增強(qiáng)系統(tǒng)的防御能力[16]。
4 面臨的挑戰(zhàn)與問(wèn)題
盡管類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力,但其應(yīng)用也伴隨著一系列挑戰(zhàn),包括算法的可解釋性、透明度、實(shí)時(shí)性、系統(tǒng)響應(yīng)速度和魯棒性等問(wèn)題。
4.1 算法的可解釋性與透明度
類(lèi)腦智能算法,尤其是深度學(xué)習(xí)模型,因其復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高度的非線性處理過(guò)程,常常被視為“黑箱”。這種缺乏透明度的特性引起了廣泛的關(guān)注和討論。在ICS信息安全領(lǐng)域,算法的決策過(guò)程需要被理解和信任,以確保在出現(xiàn)誤報(bào)或漏報(bào)時(shí)能夠進(jìn)行有效的人工干預(yù)和調(diào)整。因此,類(lèi)腦智能技術(shù)應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵難點(diǎn)是提高算法的可解釋性。
4.2 實(shí)時(shí)性與系統(tǒng)響應(yīng)速度
ICS的安全性不僅取決于其準(zhǔn)確性,還取決于其響應(yīng)速度。在面對(duì)緊急情況或快速變化的威脅時(shí),系統(tǒng)必須能夠迅速做出反應(yīng)以防止?jié)撛诘陌踩鹿?sup>[2]。類(lèi)腦智能算法通常需要大量的計(jì)算資源,這可能導(dǎo)致處理延遲,影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。因此,如何優(yōu)化算法和解決計(jì)算資源也是一個(gè)大問(wèn)題。
4.3 魯棒性與系統(tǒng)穩(wěn)定性
ICS必須在各種復(fù)雜和不確定的環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。要求類(lèi)腦智能系統(tǒng)需要具備足夠的魯棒性來(lái)處理噪聲數(shù)據(jù)、異常行為和潛在的攻擊,同時(shí)保持其性能不受這些因素的影響[3]。在使用類(lèi)腦智能技術(shù)來(lái)強(qiáng)化工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全時(shí),我們必須重視系統(tǒng)穩(wěn)定性這一關(guān)鍵因素。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的不斷變化和升級(jí),確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行變得尤為重要。
5 總結(jié)與展望
本研究綜合分析了類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)與問(wèn)題,并深入探討了其對(duì)未來(lái)ICS安全的潛在影響,得出如下主要結(jié)論:
(1)類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力,其獨(dú)特的信息處理機(jī)制能有效提升ICS的安全防護(hù),尤其在智能機(jī)器人定位、決策優(yōu)化和異常檢測(cè)等方面。然而,它也面臨著算法可解釋性、實(shí)時(shí)性和魯棒性等挑戰(zhàn),需要通過(guò)跨學(xué)科研究、算法優(yōu)化和硬件升級(jí)來(lái)解決。未來(lái)研究需關(guān)注算法可解釋性、計(jì)算效率和系統(tǒng)魯棒性的提升,以及跨學(xué)科合作、標(biāo)準(zhǔn)化和法規(guī)制定,以推動(dòng)類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用和發(fā)展。
(2)類(lèi)腦智能技術(shù)的應(yīng)用不僅將極大提升ICS的安全性和生產(chǎn)效率,還將通過(guò)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興技術(shù)的融合,推動(dòng)工業(yè)自動(dòng)化和智能化的新發(fā)展,構(gòu)建新的產(chǎn)業(yè)生態(tài),為工業(yè)控制系統(tǒng)安全領(lǐng)域帶來(lái)長(zhǎng)遠(yuǎn)的增長(zhǎng)動(dòng)力。
綜上所述,類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用前景廣闊,但也面臨著不少挑戰(zhàn)。未來(lái)的研究和應(yīng)用需要綜合考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等多方面因素,以實(shí)現(xiàn)類(lèi)腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的最大化效益。
★基金項(xiàng)目:中國(guó)科協(xié)“類(lèi)腦感知技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展決策咨詢(xún)”項(xiàng)目(2024-28);新疆政法學(xué)院校長(zhǎng)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(XZZK2022002)。
作者簡(jiǎn)介
彭 玲(1989-),女,湖北黃岡人,工程師,雙學(xué)士,現(xiàn)就職于黃岡市不動(dòng)產(chǎn)登記中心,主要從事空間智能規(guī)劃、類(lèi)腦智能方面的研究。
李聿文(2005-),女,云南昆明人,深圳大學(xué)計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)本科生,主要從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的研究。
鄧 杰(1984-),男,廣東廣州人,高級(jí)工程師,博士,現(xiàn)就職于廣州信念智能機(jī)器人科技有限公司,主要從事智能情感機(jī)器人方面的研究。
張 斌(1982-),男,湖北荊州人,高級(jí)工程師,博士生,中國(guó)科協(xié)“類(lèi)腦感知技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展決策咨詢(xún)”項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,現(xiàn)就職于新疆政法學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院、網(wǎng)絡(luò)信息中心,主要從事類(lèi)腦智能、目標(biāo)檢測(cè)方面的研究。(通訊作者)
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摘自《自動(dòng)化博覽》2025年1月刊