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工業控制系統是推動制造業數字化轉型的重要基礎，是實現新型工業化的重要動能。近年來，隨著計算機技術、通信技術和控制技術的飛速發展，傳統的控制領域正經歷著一場前所未有的變革，工業控制系統從封閉獨立逐步走向開放互聯，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，提出了推進我國工業控制系統網絡安全的相關建議。

隨著工業控制系統數字化和智能化轉型的推進，信息網絡技術與物理控制系統傳統業務之間的融合日益加深。在各類業務頻繁交互的背景下，海量傳感器及執行器設備泛在接入，系統邊界網絡呈現出分布廣泛、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接入設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備長期潛伏在系統中實施信息竊取，對工業控制系統造成極大的安全威脅。本文通過分析工業控制系統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，對比了物理入侵設備的檢測方法，探討了該領域面臨的挑戰難題和未來的研究方向。

隨著工業信息化和數字化的快速推進，工業互聯網系統的復雜性與互聯規模持續擴大，安全隱患日益顯現。傳統的安全分析技術在應對現代工業功能、信息、物理及工藝等多維度的綜合安全需求方面表現不足，特別是在故障預測與安全驗證領域存在局限。數字孿生技術作為融合物理實體與虛擬模型的創新方法，為解決工業互聯網系統的綜合安全問題提供了全新思路。本文立足于工業互聯網系統綜合安全的理論框架，提出了一套基于數字孿生技術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建了綜合保障機制，為實現工業智能化與數字化轉型過程中的安全需求提供了關鍵技術支撐。

針對油氣管網場站現有傳統信息安全與功能安全分治方式難以有效應對復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場站工控系統融合安全防護策略，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、風險決策動態適配等關鍵技術，實現了功能安全和信息安全的協同防御，保障了油氣輸送過程的連續性和可靠性。

本系統建設的基礎是對雙重預防機制理論的深入研究以及對煤礦企業運行情況的掌握。立足于煤礦的特殊生產條件，本文設計了由數據采集層、數據管理層、應用服務層、系統展示層組成的系統架構。該系統基于資料數據及安全檢查數據，實現了對安全風險分級管控和安全隱患排查兩大系統業務流程的閉環管理，并成功運用于煤礦企業。該系統對我省各煤礦單位的安全生產水平提升和板塊的安全監管能力提升具有重要的意義。

隨著工業控制系統（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在ICS信息安全領域的應用現狀，并深入探討了其在智能機器人定位、決策算法優化、異常檢測等關鍵領域的實際應用，同時討論了該技術在隱私保護、數據安全和系統穩定性方面所面臨的挑戰。本文旨在為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。

隨著視頻監控技術的廣泛應用及其高清化、網絡化、智能化的發展，傳統以云計算為核心的集中式數據處理模式在帶寬、存儲和時延等方面面臨巨大挑戰。邊緣計算作為一種新的計算范式應運而生，它通過將算力、存儲和應用等資源分散到靠近數據源頭的網絡邊緣，就近處理數據并快速響應，有效減輕了云計算中心的負擔，并顯著降低了網絡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務的加速融合，介紹了基于邊緣計算的視頻監控系統架構，詳細闡述了邊緣智能網關產品的設計思路與實現方案，并通過典型場景的應用實踐展示了邊緣計算在視頻監控領域的廣泛應用前景和價值。

隨著信息化與網絡化深度融合及物聯網的快速發展，工業控制系統中所存在的信息安全隱患日益突出。針對工控系統日益增多的惡意攻擊，本文首先分析了其系統架構總體特點，研究了密碼算法技術，提出了基于改進的白盒SM4算法；其次，基于國密算法，本文設計了控制系統加密安全方案，并針對可編程序控制系統設計了密鑰管理流程；最后，按照南向通信與北向通信兩部分，本文設計了控制系統通信網絡安全方案。

在數字技術驅動下，工控機在技術發展上將提升自動化、智能化和安全性水平。

在數字化和網絡化迅猛發展的時代，網絡安全問題日益突出，傳統惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。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性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經網絡（CNN）對NSL-KDD數據集的測試結果，發現CNN模型在準確率和F1值上顯著優于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數據集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數據集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數據集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數據需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。