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★彭玲黃岡市不動產登記中心

★李聿文深圳大學

★鄧杰廣州信念智能機器人科技有限公司

★張斌新疆政法學院

1　引言

隨著信息技術的飛速發展和數據量持續飆升，工業控制系統（Industrial Control Systems，ICS）已成為現代工業基礎設施的核心，廣泛應用于能源、交通、制造等多個關鍵領域。ICS通過精確控制和管理，確保了工業生產的高效率和穩定性，對國家經濟安全和社會發展具有重要意義[1]。然而，ICS與互聯網的深度融合也引入了日益增長的信息安全威脅，包括惡意軟件攻擊、數據泄露、系統中斷等，這些威脅可能導致嚴重的后果。

在這一背景下，類腦智能技術作為一種新興的技術手段，因其獨特的信息處理機制和高效的計算能力，為ICS信息安全提供了新的解決方案。類腦智能，也稱為神經形態計算，是一種模仿人腦神經元和突觸網絡結構的技術，它通過模擬人腦的工作方式，實現對信息的高效處理^[2]。類腦智能技術的發展，不僅在圖像識別、自然語言處理、決策支持等領域展現出巨大潛力，而且在ICS的信息安全領域也顯示出其獨特的優勢^[3]。

類腦智能技術在ICS信息安全中的應用主要體現在智能機器人定位、決策算法優化、異常檢測與入侵防御等方面。通過模擬人腦的空間認知能力，提高機器人在復雜工業環境中的定位精度和導航效率；利用類腦智能算法優化生產決策過程，提高決策的準確性和響應速度；通過學習正常操作模式，類腦智能系統能夠快速識別異常行為和潛在入侵，提高系統的防御能力^[4]。

盡管類腦智能技術在ICS的信息安全中展現出巨大潛力，但也面臨著一系列挑戰，如復雜背景下的小目標檢測，特殊環境中的許多嚴重任務，如工業缺陷檢測、大規模行人統計、遙感圖像識別等，都要求該模型對小目標的檢測具有高精度^[5]。這些問題的存在限制了類腦智能技術在ICS信息安全中的實際應用和發展。

本文旨在綜合分析類腦智能技術在ICS信息安全中的應用現狀，并探討其面臨的挑戰。文章首先回顧了類腦智能的發展歷程和關鍵技術，然后詳細討論了類腦智能在ICS信息安全中的具體應用案例，如異常行為檢測和響應機制。本文進一步探討了類腦智能在ICS信息安全中的潛在價值和面臨的技術挑戰，包括算法的可解釋性、實時性和魯棒性問題。最后，本文提出了未來研究方向，包括算法優化、跨學科合作、標準化和法規制定，以促進類腦智能技術在ICS信息安全中的深入研究和廣泛應用。本文的研究旨在為ICS信息安全領域提供新的視角和解決方案，推動類腦智能技術的實際應用和產業發展。

2　類腦智能技術概述

2.1　類腦智能的定義和發展歷史

類腦智能技術，作為智能計算領域的一個創新分支，其核心理念在于仿效人類大腦的神經網絡架構及其信息處理能力，以此構建先進的計算系統^[2]。這種技術試圖通過模擬大腦的神經元和突觸的工作方式，實現對復雜數據的高效處理和智能決策。類腦智能技術的發展可以追溯到20世紀40年代，隨著電子計算機的誕生和人工智能的興起，科學家們開始探索模擬大腦功能的計算模型^[6]。進入21世紀，隨著神經科學的進步和計算技術的發展，類腦智能技術迎來了快速發展的黃金時期，特別是在深度學習、認知計算和生物啟發式計算等領域取得了顯著進展^[7]。發展歷程如表1所示。

表1 類腦智能技術發展歷程^[7]

2.2　類腦智能的關鍵技術和原理

類腦智能的關鍵技術主要包括以下幾個方面：

（1）深度學習（Deep Learning）：作為一種前沿的技術手段，深度學習在類腦智能領域占據著重要地位。它主要借助構建多層神經網絡的方式，進而對數據中存在的復雜模式以及各類特征進行有效學習。深度學習模型能夠自動提取數據的高層特征，這在圖像和語音識別等領域尤為重要。

（2）神經形態計算（Neuromorphic Computing）：神經形態計算旨在模擬大腦神經元和突觸的生物物理特性，通過低功耗、高效率的硬件實現智能計算^[3]。這種技術通過模仿大腦的工作方式，提高了計算系統的能效比。

神經憶阻器是模仿生物神經元和突觸的一種神經形態計算的新型器件，是構建人工突出和類腦系統的核心元件之一^[8]。神經形態憶阻系統能夠模擬神經可塑性，仿照生物神經元的功能，從而提升邏輯運算的效率，如公示（1）。在（準）理想的無源憶阻電路中，憶阻存儲器的動態變化可以用封閉的數學形式來描述：

（3）神經編碼和解碼（Neural Encodingand Decoding）：神經編碼和解碼技術研究如何將信息編碼為神經信號，以及如何從神經信號中解碼信息，這對于腦機接口和神經假肢等領域至關重要^[3]。

神經編碼涉及神經元將外界刺激轉化為神經信號，而神經解碼則關注神經元如何解析并識別傳入的原始外部刺激。這一過程可以通過貝葉斯公式來關聯刺激（stimulus）與反應（response），從而預測和描述大腦對各種刺激的響應，如公示（2）：

（4）認知計算（Cognitive Computing）：認知計算強調模擬人類的認知過程，包括感知、學習、推理和決策等^[4]。它通過整合多種算法和技術，使機器能夠像人類一樣理解和解決問題。

（5）生物啟發式算法（Bio-inspired  Algorithms）：這類算法從自然界和生物系統中汲取靈感，如遺傳算法、粒子群優化等，它們在解決優化問題和復雜系統建模中表現出色^[11]。

（6）突觸可塑性（Synaptic  Plasticity）：突觸可塑性是大腦學習記憶的基礎，類腦智能技術通過模擬突觸的動態變化來增強模型的學習能力和適應性^[12]。

通過模擬大腦的并行處理和分布式存儲能力，類腦智能技術能夠靈活地處理大規模、高維度的數據，并在不斷變化的環境中進行學習和適應。

綜上所述，類腦智能技術，憑借其獨特的信息處理機制和高效的計算能力，在工業控制系統信息安全領域展現出顯著的應用潛力。隨著技術的不斷發展和完善，預計類腦智能技術將會在工業自動化和信息化安全領域中扮演重要的角色。

3　類腦智能在ICS信息安全中的應用

類腦智能技術在ICS信息安全領域的應用正逐步展現出其獨特價值與潛力。本節將詳細探討類腦智能技術在智能機器人定位與導航、決策算法優化以及異常檢測與入侵防御等方面的應用，并引用相關文獻以支持討論。

3.1　智能機器人定位與導航

在工業自動化領域，智能機器人的精確定位與導航對于保障生產流程的順暢和安全至關重要。智能機器人在移動過程中形成了大量的軌跡數據，這些軌跡數據包含著豐富的時空特征信息，揭示活動模式和行為特征^[13]。類腦智能技術通過模仿人腦的空間認知和學習機制，實現高效捕捉軌跡特征點并實時更新觀測模型，提高了機器人在復雜工業環境中的定位精度和導航效率。此外，類腦智能技術還能夠通過學習環境特征，提高機器人在動態變化環境中的魯棒性和適應性^[2]。

3.2　決策算法與優化

在ICS中，高效的決策算法對于系統的穩定運行和響應能力至關重要。類腦智能技術，特別是強化學習（Reinforcement Learning），已被用于優化決策過程。通過軟硬件進行實驗配置，部署云節點，建立數學模型，我們設計了一個通用、完整、易于實現的統一時空信息云平臺進行決策和優化^[14]。在實際應用中，這種算法可以幫助ICS在面對突發事件時快速做出感知與決策。

3.3　異常檢測與入侵防御

異常檢測和入侵防御是ICS信息安全的關鍵組成部分。類腦智能技術，尤其是深度學習中的自編碼器（Autoencoders）和生成對抗網絡（GANs），已被用于識別和預測潛在的安全威脅。這些模型能夠學習正常操作模式，并在檢測到偏離正常行為時發出警報^[15]。此外，類腦智能技術還能夠通過模擬人腦的記憶和學習機制，提高系統對新型攻擊模式的識別能力，從而增強系統的防御能力^[16]。

4　面臨的挑戰與問題

盡管類腦智能技術在ICS信息安全領域展現出巨大潛力，但其應用也伴隨著一系列挑戰，包括算法的可解釋性、透明度、實時性、系統響應速度和魯棒性等問題。

4.1　算法的可解釋性與透明度

類腦智能算法，尤其是深度學習模型，因其復雜的內部結構和高度的非線性處理過程，常常被視為“黑箱”。這種缺乏透明度的特性引起了廣泛的關注和討論。在ICS信息安全領域，算法的決策過程需要被理解和信任，以確保在出現誤報或漏報時能夠進行有效的人工干預和調整。因此，類腦智能技術應用的一個關鍵難點是提高算法的可解釋性。

4.2　實時性與系統響應速度

ICS的安全性不僅取決于其準確性，還取決于其響應速度。在面對緊急情況或快速變化的威脅時，系統必須能夠迅速做出反應以防止潛在的安全事故^[2]。類腦智能算法通常需要大量的計算資源，這可能導致處理延遲，影響系統的實時性能。因此，如何優化算法和解決計算資源也是一個大問題。

4.3　魯棒性與系統穩定性

ICS必須在各種復雜和不確定的環境中穩定運行。要求類腦智能系統需要具備足夠的魯棒性來處理噪聲數據、異常行為和潛在的攻擊，同時保持其性能不受這些因素的影響^[3]。在使用類腦智能技術來強化工業控制系統的網絡安全時，我們必須重視系統穩定性這一關鍵因素。隨著網絡攻擊手段的不斷變化和升級，確保系統的穩定運行變得尤為重要。

5　總結與展望

本研究綜合分析了類腦智能技術在ICS信息安全領域的應用現狀、面臨的挑戰與問題，并深入探討了其對未來ICS安全的潛在影響，得出如下主要結論：

（1）類腦智能技術在ICS信息安全領域展現出巨大潛力，其獨特的信息處理機制能有效提升ICS的安全防護，尤其在智能機器人定位、決策優化和異常檢測等方面。然而，它也面臨著算法可解釋性、實時性和魯棒性等挑戰，需要通過跨學科研究、算法優化和硬件升級來解決。未來研究需關注算法可解釋性、計算效率和系統魯棒性的提升，以及跨學科合作、標準化和法規制定，以推動類腦智能技術在ICS信息安全中的應用和發展。

（2）類腦智能技術的應用不僅將極大提升ICS的安全性和生產效率，還將通過與物聯網、大數據、云計算等新興技術的融合，推動工業自動化和智能化的新發展，構建新的產業生態，為工業控制系統安全領域帶來長遠的增長動力。

綜上所述，類腦智能技術在ICS信息安全中的應用前景廣闊，但也面臨著不少挑戰。未來的研究和應用需要綜合考慮技術、經濟、社會等多方面因素，以實現類腦智能技術在ICS信息安全中的最大化效益。

★基金項目：中國科協“類腦感知技術應用與產業鏈發展決策咨詢”項目（2024-28）；新疆政法學院校長基金重點項目（XZZK2022002）。

作者簡介

彭　玲（1989-），女，湖北黃岡人，工程師，雙學士，現就職于黃岡市不動產登記中心，主要從事空間智能規劃、類腦智能方面的研究。

李聿文（2005-），女，云南昆明人，深圳大學計算機與軟件學院計算機科學與技術專業本科生，主要從事計算機視覺方面的研究。

鄧　杰（1984-），男，廣東廣州人，高級工程師，博士，現就職于廣州信念智能機器人科技有限公司，主要從事智能情感機器人方面的研究。

張　斌（1982-），男，湖北荊州人，高級工程師，博士生，中國科協“類腦感知技術應用與產業鏈發展決策咨詢”項目負責人，現就職于新疆政法學院信息網絡安全學院、網絡信息中心，主要從事類腦智能、目標檢測方面的研究。（通訊作者）

參考文獻：

[1] 李筱, 竇家銳, 韓冰心, 等. 面向智能機器人的類腦定位框架及實現方法[J/OL]. 導航定位與授時. (2024-12-09).

[2] 王瑞東, 王睿, 張天棟, 等. 機器人類腦智能研究綜述[J]. 自動化學報, 2024, 50 (8) : 1485 - 1501.

[3] 張宇. 作戰場景下基于類腦智能的決策算法研究[D]. 北京: 北京郵電大學, 2024.

[4] 黃玲. 類腦智能垃圾識別技術研究[J]. 工程技術研究, 2024, 9 (10) : 228 - 230.

[5] Bin Zhang, Meizhen Luo, Shankai Yan, et al. Backbone feature hierarchy selection strategy and verification in small object detection[EB/OL]. In Proceedings of the 2024 16th International Conference on Machine Learning and Computing (ICMLC '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 304–310 。

[6] 王瑞東, 王睿, 張天棟, 等. 機器人類腦智能研究綜述[J]. 自動化學報, 2024, 50 (8) : 1485 - 1501.

[7] 張旭. 智能時代的腦科學與類腦智能研究. 中國科學院院刊, 2024, 39(5) : 840 - 850.

[8] Liu, Y., Zhang, X., Wang, L., et al. A memristor - based adaptive neuromorphic decoder for brain - computer interfaces. Nature Electronics (2025).

[9] Caravelli, F., Traversa, F. L., & Di Ventra, M. The complex dynamics of memristive circuits: Analytical results and universal slow relaxation. Physical Review E, 2017, 95(2) : 022140.

[10] Wen, H., Shi, J., Zhang, Y., Lu, K.-H., Cao, J., & Liu, Z. Neural encoding and decoding with deep learning for dynamic natural vision. Cerebral Cortex, 2018, 28(12) : 4136 - 4160.

[11] Caravelli, F., Traversa, F. L., & Di Ventra, M. The complex dynamics of memristive circuits: Analytical results and universal slow relaxation. Physical Review E, 2017, 95(2) : 022140.

[12] Sun, Y., Wang, H., & Xie, D. Recent Advance in Synaptic Plasticity Modulation Techniques for Neuromorphic Applications. Nano-Micro Letters, 2024, 16, 211.

[13] Bin Zhang, Guobin Zhu, RijiYu, et al. Research on the Innovation of trajectory Big Data in Social Governance[EB/OL]. In Proceedings of the 6th ACM/ACIS International Conference on Applied Computing and Information Technology (ACIT '18). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 38 – 42.

[14] Zhang B , Yu R , Fei D ,et al.Research and Design on Key Technologies of Spatial-Temporal Cloud Platform Construction[C]//2019 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM).IEEE, 2019.DOI:10.1109/IEEM44572.2019.8978772.

[15] Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., et al. Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 2014, 27: 2672 - 2680.

[16] Zhang, X. Brain science and brain-inspired intelligence in intelligent era. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2024, 39 (5) : 840 - 850.

摘自《自動化博覽》2025年1月刊