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隨著工業(yè)自動化和信息化技術的飛速發(fā)展，油氣管網(wǎng)工控系統(tǒng)已經(jīng)成為實現(xiàn)管網(wǎng)自動化、智能化管理的核心支撐。然而，隨著網(wǎng)絡技術的廣泛應用，工控系統(tǒng)也面臨著日益嚴峻的網(wǎng)絡安全威脅，尤其是系統(tǒng)漏洞可能被惡意利用，導致嚴重的安全事故和經(jīng)濟損失。本文對現(xiàn)有工控系統(tǒng)漏洞安全方面的研究進行了介紹，并簡要討論了相關技術在油氣管網(wǎng)工控系統(tǒng)應用的發(fā)展態(tài)勢。

工業(yè)控制系統(tǒng)是推動制造業(yè)數(shù)字化轉型的重要基礎，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、通信技術和控制技術的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的控制領域正經(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)絡安全的相關建議。

在數(shù)字化和網(wǎng)絡化迅猛發(fā)展的時代，網(wǎng)絡安全問題日益突出，傳統(tǒng)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(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（CNN）對NSL-KDD數(shù)據(jù)集的測試結果，發(fā)現(xiàn)CNN模型在準確率和F1值上顯著優(yōu)于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數(shù)據(jù)集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經(jīng)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(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。

隨著時代的發(fā)展，當前我國的云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術已經(jīng)達到了比較先進的水平。這些技術與工業(yè)控制系統(tǒng)深度融合，在提升工業(yè)控制效率與質量的同時，也在一定程度上提升了網(wǎng)絡安全防護難度。在這一背景下，零信任機制為工控系統(tǒng)網(wǎng)絡安全防護提出了全新的解決方案，對其進行深入研究具有一定現(xiàn)實意義。本文從零信任安全框架的設計、零信任安全防御體系的建設兩個角度出發(fā)，對基于零信任機制的工控系統(tǒng)網(wǎng)絡安全防護進行了深入研究。

現(xiàn)代智能制造汽車企業(yè)致力于充分利用5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代通信信息技術，以實現(xiàn)5G+AGV、5G+痛點質檢反饋生產的優(yōu)化提升和5G+柔性生產等的優(yōu)化改造，從而打造狀態(tài)全面感知提升、信息高效靈活處理、應用便捷優(yōu)化的工業(yè)制造智能化平臺，并逐步實現(xiàn)企業(yè)由自動化生產向智能化生產的轉型。本文分析了基于5G+AI的汽車智能制造工業(yè)園區(qū)面臨的網(wǎng)絡安全風險，提出了端到端網(wǎng)絡安全保障方案，并通過網(wǎng)絡安全、系統(tǒng)及平臺安全、業(yè)務及數(shù)據(jù)安全、管理與運維安全等全方面構建了汽車5G+AI智能汽車制造的信息安全防護體系。

隨著數(shù)字技術的泛在化和網(wǎng)絡攻擊的與日俱增，加之AI和量子計算等顛覆性技術開始應用，常規(guī)網(wǎng)絡安全防護理念及技術已不能滿足新形勢下關鍵基礎設施工控網(wǎng)絡安全的需求。本文描述了九位一體安全深度防護、設計安全、默認安全等新興安全理念的概念、模型結構、特性及應用，并簡要分析了邊緣計算、AI、量子計算、分布式賬簿、去中心化網(wǎng)絡安全管理等新興技術方面的發(fā)展態(tài)勢。

工控網(wǎng)絡仿真靶場對開展面向工業(yè)控制系統(tǒng)的安全測試、攻防演練和教學培訓具有重要作用。當前智能制造正在迅猛發(fā)展，規(guī)模越來越大，隨之而來的安全問題成為一大隱患。因此，利用靶場來提高智能制造網(wǎng)絡的安全性就顯得尤為重要，本文提出了基于虛擬化技術的智能制造網(wǎng)絡安全靶場設計方案，適于開展工控網(wǎng)絡安全測試和教學培訓。

智能制造是新一代信息技術與制造業(yè)融合而成的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的生產模式，是中國實現(xiàn)高質量發(fā)展與產業(yè)升級的必經(jīng)之路。然而，隨著智能制造網(wǎng)絡的變革，消費互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡威脅正向工業(yè)控制系統(tǒng)蔓延，工業(yè)網(wǎng)絡安全面臨新的挑戰(zhàn)。本文首先描述了我國制造業(yè)智能化轉型的整體發(fā)展現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢，簡述對比了傳統(tǒng)工業(yè)網(wǎng)絡與智能制造網(wǎng)絡的區(qū)別，并結合工業(yè)網(wǎng)絡面臨的外部威脅和自身脆弱性，分析我國制造業(yè)智能化轉型過程中所面臨的網(wǎng)絡安全風險，最后給出智能制造背景下建設工業(yè)網(wǎng)絡安全體系的具體措施，為我國智能制造的網(wǎng)絡安全發(fā)展提供切實可行的建議。

工業(yè)控制系統(tǒng)在發(fā)展之初是相對封閉和獨立的，傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護往往采用物理隔離等方式。隨著通信信息技術的發(fā)展和深入應用，整個工業(yè)控制系統(tǒng)可與數(shù)據(jù)采集網(wǎng)、生產管理網(wǎng)和辦公網(wǎng)實現(xiàn)信息互聯(lián)和數(shù)據(jù)交互。網(wǎng)絡蠕蟲、永恒之藍、震網(wǎng)等病毒的攻擊，工控系統(tǒng)漏洞的利用，互聯(lián)網(wǎng)、可移動存儲介質、設備未經(jīng)授權的操作及人為因素等使得網(wǎng)絡安全問題直接延伸到工業(yè)控制系統(tǒng)，導致工業(yè)控制系統(tǒng)固有漏洞和攻擊面不斷增加，易引發(fā)工業(yè)生產的緊急停車、設備故障，或影響工控系統(tǒng)組件的可靠性和靈敏度，由此產生的安全事件或事故也日趨增多，給傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)防護體系帶來嚴峻挑戰(zhàn)。本文針對工控網(wǎng)絡存在的信息安全風險進行深入剖析，細致挖掘工控企業(yè)信息安全痛點，圍繞滿足政策合規(guī)和工控網(wǎng)絡安全能力提升需求開展安全設計，達到縱深防御效果，全生命周期提升工控網(wǎng)絡安全防護水平。

數(shù)控機床作為制造業(yè)的“工作母機”，是工業(yè)領域生產加工的關鍵設備，數(shù)控機床本身的安全性以及在應用過程中的安全防護能力直接影響工業(yè)生產和業(yè)務。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)控機床聯(lián)網(wǎng)運行已成為趨勢，如何保證數(shù)控機床聯(lián)網(wǎng)運行的網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)安全逐漸成為制約工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關鍵問題之一。本文首先介紹了數(shù)控機床在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下存在的安全風險，并針對存在的安全風險提出安全防護實施思路，最后，從標準、技術研究、評估評測等方面提出數(shù)控機床網(wǎng)絡安全未來的工作方向。