刘彪（作者），上海三零卫士信息安全有限公司（机构）。该研究发表于《中国高新科技》2025年第17期。
本研究属于工控系统网络安全领域，具体聚焦于安全态势感知与实时威胁检测技术方向。研究背景在于工业控制系统作为国家关键基础设施的核心组成部分，正面临日益严峻的网络安全威胁。随着信息技术与工业生产的深度融合，针对工控系统的网络攻击事件频发，特别是高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat, APT）对传统被动防御方式构成了巨大挑战。文章开篇即以某化工企业工控系统遭受攻击并造成重大经济损失的实际案例，揭示了现有防护机制的不足：包括缺乏实时监测、边界防护薄弱、日志审计机制不完善等。在此背景下，建立一个能够主动感知安全态势、并实时检测威胁的主动防御体系，成为保障工业生产稳定运行和国家经济安全的迫切任务。因此，本研究旨在提出并验证一种基于深度学习技术的工控系统态势感知与实时威胁检测方法，以期提升工控系统的整体安全防护水平。
本研究的工作流程是一个从理论模型构建到实际性能验证的完整体系，主要包括三大阶段：技术实现框架构建、实时威胁检测应用以及最后的性能评估。
第一阶段是工控系统安全态势感知技术实现。这一阶段是研究的核心理论模型部分，目的是建立一个能够全面感知系统安全状况的技术框架。具体包含四个紧密关联的步骤： 1. 网络流量特征提取：研究对象是工控网络的通信流量数据。研究采用了多维度分析方法来深度解析网络数据包。其核心是构建一个网络流量特征向量（F），该向量由时间窗口T内各项网络参数加权计算得出（公式：F = ∑(wi × fi)，其中wi为特征权重，fi为特征值）。研究特别关注工控协议的特性，建立了专门的解析模块来识别和分析工控指令。提取的特征包括数据包分布、带宽占用、协议类型等统计特征，以及对指令类型、参数范围、操作对象等载荷内容的分析。为了判断流量是否异常，研究建立了动态的工控流量基线模型（B = λ × favg + σ，其中λ为调节因子，favg为历史平均值，σ为标准差）。该模型具备动态更新机制，以确保其能够适应网络流量的正常变化。特征提取模块设计了多级缓存，以实现快速处理，并实时更新特征向量，为后续的态势评估提供数据支撑。 2. 异常行为识别模型设计：此步骤的研究对象是上一步骤生成的特征向量数据。研究创新性地采用基于深度学习的多层神经网络来构建识别模型。模型输入特征向量（x），经过隐藏层变换，最终通过sigmoid激活函数输出一个代表异常行为的概率值（p = sigmoid（Wx + b），其中W为权重矩阵，b为偏置项）。模型训练采用了反向传播算法，损失函数（L = -∑(yi × ln(pi))）用于衡量模型预测概率（pi）与真实标签（yi）之间的差距。为了提升模型性能，研究还引入了注意力机制以突出关键特征。模型结构针对工控场景进行了优化，包含特征提取层（使用卷积运算获取局部特征并进行池化降维）、融合层（整合多源信息，采用残差连接提升性能）和决策层（依据历史数据分布判定异常程度）。该模型具备自适应能力，能够通过持续学习提升准确率，并支持检测阈值的动态调整。 3. 多源数据融合分析技术：此步骤旨在克服单一数据源的局限性。研究对象扩展为网络流量、系统日志和设备状态信息等多源异构数据。研究采用层次化处理架构来实现数据关联分析。融合评估指标（E）通过加权各数据源评分计算得出（公式：E = ∑(αi × di)，其中αi为数据源权重，di为数据源评分）。具体融合方法采用了改进型D-S证据理论，通过计算基本概率分配函数和置信度（Bel(A) = ∑ m(B)，其中B ⊆ A）来处理不确定信息。数据融合过程包括数据预处理（标准化转换、消除量纲影响）、特征层融合（提取共性特征，建立统一特征空间）和决策层融合（综合评估，形成最终判定结果）。整个过程支持动态调整各数据源的权重系数，并使用图模型来刻画数据源之间的依赖关系。 4. 态势评估指标体系构建：此步骤的目标是对整个系统的安全状态进行量化评估。研究构建了一个多层级结构的态势评估指标体系。系统安全态势值（S）通过加权各分项指标值计算得出（公式：S = ∑(βj × Ij)，其中βj为指标权重，Ij为分项指标值）。指标体系涵盖了网络安全、主机安全、应用安全三个维度。为了进行预警，研究引入了基于模糊评判的预警等级判定方法（公式：R = V ∘ M，其中V为评判向量，M为模糊关系矩阵，“∘”表示采用最大最小合成法则的模糊合成运算）。指标权重的确定采用了层次分析法，并且评估指标本身具备动态更新能力，以适应安全形势的变化。
第二阶段是实时威胁检测技术应用。此阶段将第一阶段的模型和理论具体化为一个可运行的系统框架。 1. 威胁检测框架设计：研究设计了一个采用分层、松耦合架构的实时威胁检测框架。该框架主要分为三层：数据采集层（部署探针设备进行网络流量镜像截获）、分析处理层（集成多种检测算法进行实时分析）、告警响应层（负责威胁评估判定和执行响应处置）。框架采用分布式部署方案，各功能模块独立运行，通过标准接口交互。检测引擎采用多线程并行处理机制以提升效率，并设置了多级缓存来降低处理延时。框架具备自检机制、备份冗余部署以及可视化界面。 2. 检测算法优化方案：研究对核心检测算法进行了针对工控场景的专门优化。优化手段包括：采用特征降维技术减少冗余计算、引入样本均衡机制解决数据分布不均问题、采用集成学习策略融合多个基础模型、在特征工程中引入专家知识以提取工控协议特有特征、使用改进的遗传算法进行参数寻优、实现检测阈值的动态调整以及采用增量学习方式进行模型更新。最终目标是实现模型的轻量化部署。 3. 告警响应机制实现：研究构建了一套基于多级预警策略的快速响应流程。告警信息依据威胁等级进行分级管理，并触发相应的处置措施，包括自动阻断连接、限制权限、记录日志等。机制中包含了告警升级、重复告警过滤、响应规则自定义、告警信息存储回溯以及多渠道信息推送等功能。
第三阶段是性能评估与分析。此阶段是对所提出方法和构建的系统进行实际效能验证。研究对象是整个检测系统的各项性能指标。评估工作采用标准测试集在模拟真实工控网络的环境中进行。评估内容包括检测准确率、误报率、响应时间以及系统资源（CPU、内存、磁盘）占用情况。研究还进行了压力测试以验证系统的处理能力。
本研究的主要结果体现在技术模型的可行性和系统性能的优越性上。
在网络流量特征提取方面，研究成功构建了动态基线模型。结果显示，建立的基线流量曲线能够稳定反映网络正常状态，而在发生异常时，实际流量会明显偏离基线（如图1所示），这为异常检测提供了直观、量化的判断依据。这一结果是后续异常行为识别模型有效运行的基础。
在异常行为识别模型方面，训练过程显示出模型具有良好的学习能力和泛化性能。训练曲线（如图2所示）显示损失函数稳定下降且收敛曲线间隔小，表明模型能够有效地从数据中学习到正常与异常行为的区别特征。模型输出的异常概率成为触发后续告警的直接信号。
在多源数据融合分析方面，对比图（如图3所示）显示，融合后的系统置信度显著提升，评估结果更加稳定。这证明了融合技术有效克服了单一数据源的片面性和不确定性，提升了整体态势感知的准确性和可靠性。该结果为最终的态势评估提供了更高质量的综合数据输入。
在态势评估方面，评估趋势图（如图4所示）显示，系统安全态势能够被清晰地量化呈现，并且在本研究构建的体系下，网络安全指标呈现稳步提升的趋势，系统整体安全态势保持在较高水平。这验证了评估指标体系的有效性和实用性。
在系统性能评估方面，实验结果数据充分支撑了本研究的价值。优化后的系统性能数据（如表1所示）与优化前形成鲜明对比：检测准确率从87.3%大幅提升至96.5%（优化后文章摘要中数据为95.8%，表内数据为96.5%，此处可统一说明为超过95.5%），提升比例达10.5%；平均响应时间从1.2秒缩短至0.3秒，提升比例达75.0%，实现了毫秒级响应的目标；误报率从8.7%降至2.1%（摘要中为2.3%），降低比例高达75.9%。同时，系统资源占用也得到显著优化，CPU占用率从78.5%降至45.2%，内存占用率从65.3%降至28.7%。这些数据强有力地证明，所提出的技术方法不仅大幅提高了检测的精确性和实时性，还显著降低了系统的误报负担和资源消耗。
本研究的结论是，通过对典型安全事件的分析，提出的基于深度学习的工控系统态势感知与实时威胁检测方法是有效的。该方法成功构建了从特征提取、异常识别、数据融合到态势评估的完整技术链条，并设计实现了分层检测框架和快速响应机制。实验结果在检测精度、响应时间和误报率等关键指标上均表现出明显优势，证实了该方案能够有效提升工控系统的主动安全防护能力。研究成果为应对工控系统面临的复杂网络威胁提供了新的技术思路和一套可行的实践方案，具有重要的应用价值。
本研究的亮点体现在多个方面。首先，研究视角具有明确的实践导向和问题针对性，从真实的化工企业攻击案例出发，使得研究目标和解决方案都紧扣实际防护需求。其次，技术路径具有高度的综合性与创新性，并非简单套用现有深度学习模型，而是将其与工控协议深度解析、多源数据融合（特别是改进型D-S证据理论的应用）、动态基线建模、层次化态势评估等传统优势技术相结合，形成了一套专用于工控场景的、完整的主动防御技术体系。第三，性能提升效果显著，通过系统性的优化，使得最终系统在检测准确率、实时性和资源效率等多个维度均取得了突破性的改善，数据支撑扎实有力。最后，研究成果的呈现结构完整，涵盖了从理论模型、框架设计、算法优化到实验验证的全过程，逻辑清晰，为其他研究者和工程人员提供了可借鉴的蓝本。文章末尾也指出了后续工作方向，如持续优化算法和拓展应用场景，体现了研究的延续性思考。