★ 趙劍明 中國科學院沈陽自動化研究所

★ 郝鵬亮 國家管網集團東北分公司沈陽輸油氣分公司

★ 邱國龍 國家石油天然氣管網集團有限公司東北分公司

★ 張博文 中國科學院沈陽自動化研究所

★ 王銘浩 國家機器人創新中心

1  引言

國家油氣管網是維系國民經濟命脈與能源安全的關鍵信息基礎設施，其工控系統的網絡安全至關重要。隨著工業互聯網的深入發展，“兩化融合”在提升運營效率的同時，也打破了傳統工控系統的物理隔離屏障，使其暴露于更為復雜的網絡威脅之下。近年來，從震網病毒到針對烏克蘭電網的攻擊，再到針對油氣管道運營商的勒索軟件事件表明，針對關鍵基礎設施的網絡攻擊已具備造成物理破壞與社會運行紊亂的現實能力。面對高級持續性威脅和零日漏洞等挑戰，依賴邊界防護、特征檢測與人工響應的傳統安全模式，在響應速度、覆蓋廣度與預測能力上均呈現出顯著不足，構建具備主動、智能與自適應特性的防御體系已成為行業發展的緊迫課題。

當前，安全編排、自動化與響應技術為提升安全運營效率提供了框架性方案，但其在工控場景的落地面臨三重核心矛盾。首先，其實質依賴于專家經驗預先編寫的靜態預案，創作和維護成本高昂，且難以應對快速變異和組合的新型攻擊模式。其次，源自IT環境的自動化動作直接移植可能危及工控系統的實時性、可靠性與業務連續性，例如不當的網絡隔離可能引發生產中斷。最后，現有系統缺乏持續的自我進化能力，無法從海量的處置歷史和威脅情報中學習，導致防護能力隨時間推移而貶值。與此同時，機器學習雖在異常檢測、威脅分類等領域成果豐碩，但其應用多局限于分析側，如何與響應執行側深度耦合，形成一個從感知、決策、執行到學習的完整智能閉環，相關研究尚處于起步階段，尤其在油氣管網這一具有強業務約束的特定場景下，理論與實踐均存在大量空白。

因此，本文旨在研究并設計一個面向國家油氣管網工控系統的、具備劇本自學習與動態增補能力的自動化響應框架。該框架的核心創新在于構建一個“檢測—響應—學習—優化”的動態閉環，即系統不僅能夠執行預定義的響應劇本，更關鍵的是，通過集成無監督學習、序列模式挖掘等算法，其能夠自動化地從歷史安全事件、實時告警流和外部情報中，挖掘潛在的攻擊場景關聯，歸納并驗證有效的處置步驟序列，最終自動生成與業務場景深度適配的新劇本。這一機制使安全防護體系從靜態的“經驗驅動”轉變為動態的“數據與算法驅動”，從而實現對抗能力的自主演進與持續增強，為構建彈性的國家關鍵基礎設施網絡安全防線提供了新的思路。

2  理論基礎與技術框架

本章將系統闡述構建油氣管網工控系統自學習自動化響應框架所依托的核心理論與關鍵技術體系。該框架的設計立足于對工業控制系統（Industrial Control System， ICS）安全本質的深刻理解，融合了安全編排自動化響應（SOAR）的流程化執行范式、機器學習的數據驅動認知方法以及多源情報的協同分析機制。具體而言，首先剖析ICS區別于傳統信息系統的安全特性與約束條件；其次解析SOAR技術的核心組件與在工控場景下面臨的適配性挑戰；進而探討用于實現攻擊模式挖掘、響應策略歸納與優化的具體機器學習算法；最后闡明支撐系統自學習能力所必需的多維度數據融合與威脅情報集成方法。這些理論與技術共同構成了后續章節所提出的系統架構與創新機制的知識基礎。

2.1   工控系統安全特性分析

ICS信息安全在油氣管網等關鍵基礎設施中呈現出與傳統IT安全顯著不同的特性。這些系統采用“三層兩網”經典架構：現場控制層（PLC、RTU）、監控層（SCADA服務器、HMI） 以及生產管理層，通過控制網絡與管理網絡進行層級通信。其安全需求遵循明確的優先級序列：首要保障物理過程安全與系統功能性，確保不發生因網絡攻擊導致的管線破裂、泄漏或爆炸事故；其次維護系統可用性與實時性，滿足SCADA系統對確定性響應（通常要求控制指令延遲低于100ms）的嚴格約束；最后才考慮數據機密性與完整性的防護。這一特性決定了任何安全機制都必須以控制回路的穩定運行為設計邊界。工控網絡廣泛采用的Modbus TCP/IP、DNP3.0、IEC 60870-5-104等協議普遍缺乏傳輸層加密與強身份認證機制，其通信模式具有顯著的周期性與確定性特征，這一方面為基于白名單策略的異常檢測創造了條件，另一方面也使其面臨協議逆向工程、數據注入等特定攻擊面的威脅。

2.2   安全編排與自動化響應技術

安全編排、自動化與響應技術為實現標準化安全運營提供了系統化框架。該技術體系包含三個核心層次：安全編排層通過RESTful API、Syslog、 OPC UA等標準化接口，實現對防火墻（如Cisco ASA）、入侵檢測系統（如Suricata）、終端檢測與響應（Endpoint Detection and Response， EDR）平臺等異構安全組件的技術集成；自動化層采用工作流引擎（如Apache Airflow）或專用劇本執行引擎，按預定義邏輯編排響應動作序列；響應層則依托Python、PowerShell等腳本語言實現具體的處置操作原子化封裝。在工控場景中， SOAR的部署必須克服雙重挑戰： 一方面，其依賴的YAML或JSON格式靜態劇本難以描述針對工控協議漏洞的復合攻擊場景；另一方面，傳統的IT響應動作如強制端口阻斷或設備關機，可能違反IEC 62443標準中定義的安全完整性等級（Safety Integrity Level，SIL）要求。因此，需構建基于工控語義的響應動作庫，并探索劇本的動態生成機制。典型自動化響應過程如圖1所示。

圖1 典型自動化響應過程

2.3   面向安全分析的機器學習技術

為實現響應策略的自適應生成，本框架集成了多類機器學習方法，各類方法在技術選型上均有明確指向。

2.3.1  攻擊模式的無監督發現技術

采用PrefixSpan序列模式挖掘算法處理時序化告警數據，通過定義最小支持度閾值提取頻繁攻擊序列模式；同時應用基于動態時間規整（Dynamic Time Warping， DTW）的密度聚類算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN）對多維安全事件流進行相似性分組，其中距離度量函數綜合考量時間鄰近性(Δt ）、資產關聯度（基于網絡拓撲計算）和攻擊類型語義相似性（基于ATT&CK框架映射）。

2.3.2  響應策略的有監督歸納技術

構建基于案例推理（Case-based Reasoning， CBR）的四階段模型：（1）檢索階段采用改進的k-NN算法，其中相似度計算融合TF-IDF加權的文本特征（告警描述）與圖結構特征（攻擊路徑）；

（2）重用階段通過決策樹模型分析歷史成功案例中攻擊特征與響應動作的條件概率關系[1] ；（3）修訂階段引入基于規則推理（Rule-based Reasoning， RBR） 的專家系統對重用策略進行工控場景適配；

（4）保留階段將驗證有效的新案例以結構化形式（采用JSON Schema規范）存入案例庫。

2.3.3  響應策略的強化學習優化技術

在數字孿生仿真環境中，采用近端策略優化（Proximal Policy Optimization， PPO）算法進行劇本參數調優。將安全響應建模為馬爾可夫決策過程，狀態空間S包括網絡攻防狀態、業務指標（如管線壓力、流量）等32維特征，動作空間A對應可調節的劇本參數（如響應延遲閾值、并行動作數），獎勵函數R設計為加權組合： R=0.6×攻擊遏制率+0.3×（1-業務影響指數） -0.1×響應成本。通過分布式經驗回放緩沖區收集訓練數據，實現策略的漸進式優化[2]。

2.4   多源數據融合與威脅情報集成

自學習過程的有效性建立在高質量多源數據融合基礎上。系統主要集成三類數據源：

（1）工控內生數據

通過網絡流量探針（采用Zeek工控協議解析模塊）捕獲DNP3、Modbus等協議的通信元數據；通過Windows事件轉發（Windows Event Forwarding，WEF）和Syslog協議收集服務器與操作站日志；資產管理系統提供設備屬性、網絡拓撲及工藝流程圖（P&ID）的數字化版本。

（2）結構化威脅情報

基于STIX 2.1標準格式接入外部情報源，通過TAXII協議實現定時拉取。采用基于知識圖譜的實體對齊技術，將情報中的攻擊模式（TTPs）、惡意指標（IOCs）與內部資產、漏洞庫（如CNVD）進行關聯映射，生成可執行的檢測規則與劇本觸發條件。

（3）響應效果反饋數據

在每次劇本執行后 ， 通過安全信息和事件管理 （Security Information and Event Management， SIEM）系統采集處置前后的安全事件數量變化、網絡連接狀態、業務系統可用性指標（如SCADA數據刷新率），形成帶標注的訓練樣本對，用于后續的模型迭代更新。

上述技術體系構成了自學習響應框架的理論基礎，其核心創新在于將SOAR的執行確定性與機器學習的認知自適應性相結合，并通過工控領域知識進行約束引導。下一章將基于此構建完整的系統架構。

3  基于智能分析平臺的自動化響應框架設計

本章節基于既有的智能分析與決策平臺架構，設計面向國家油氣管網工控系統的自動化響應框架。該框架通過重構和增強平臺現有功能模塊，融入自學習與動態增補機制，構建一個集數據采集、智能分析、決策響應與持續演進于一體的閉環防護體系。

3.1   框架整體架構

本框架采用“感知—認知—決策—執行—學習”的閉環設計理念，在既有智能分析平臺的基礎上進行功能性增強。框架邏輯上分為三層：數據采集與處理層、智能分析與決策層、自動化響應執行層。各層之間通過標準化接口進行數據交換與指令傳遞，并由一個統一的知識庫提供全棧數據與模型支撐。

數據采集與處理層是框架的感知基礎。它直接復用并增強了平臺已有的協議解析與多源數據預處理模塊。該層不僅負責對工控網絡中的DNP3、Modbus等專用協議進行深度解析，提取關鍵通信元數據，還同步采集來自安全設備（如IDS、防火墻）的告警日志、主機系統的運行狀態以及SCADA系統的業務過程數據（如壓力、流量）[3]。所有原始數據經過預處理模塊的歸一化、聚合與關聯分析，被轉化為標準化的安全事件對象。這些對象包含了時間戳、資產標識、事件類型、置信度及原始證據鏈，為上層智能分析提供了高質量、結構化的輸入。

智能分析與決策層是框架的認知與決策中樞。本框架的核心創新—自學習與增補引擎—作為關鍵模塊被植入此層，與平臺原有的威脅檢測、資產管理、編排器等組件協同工作。該層接收下層傳來的標準化安全事件，并行執行兩路處理：一路由傳統檢測分析模塊進行實時規則匹配與異常判定；另一路則輸入自學習引擎，用于模式挖掘與策略學習。當確認的安全事件或未識別的可疑事件抵達時，編排器會首先在劇本庫中查詢匹配的預設或已學習的響應劇本。決策過程不僅考慮攻擊特征匹配，還通過集成的業務影響評估模型，權衡響應動作可能帶來的操作風險，從而在多個可行劇本中選擇最優解。

自動化響應執行層是框架的“動作”末端。它通過平臺已有的安全資源池管理能力，將決策層下發的響應指令（劇本實例）翻譯成一系列可執行、原子化的安全動作（例如：在特定防火墻上添加一條阻斷規則、將可疑流量重定向至蜜罐、對某臺工程師站發起一次合規檢查）。這些動作通過預定義的適配器（Adapter）調用各類安全設備或系統的API執行。針對工控環境的特殊性，本框架定義了一套分級的響應動作庫，優先采用觀測、引流、限流等非侵入式動作，嚴控重啟、斷電、物理隔離等強干預手段的執行條件與審批流程。具體的智能分析與決策平臺架構圖如圖2所示。

圖2 智能分析與決策平臺設計

3.2    自學習與動態增補

自學習與增補引擎是實現框架智能演進的核心，其內部運作是一個包含“挖掘、歸納、驗證、優化”四個階段的精密流程，與平臺現有組件深度咬合，形成一個持續強化的智能閉環。

第一階段：攻擊模式挖掘與場景構建。引擎持續消費來自數據預處理層的事件流。當特定類型事件（如新型漏洞利用嘗試、復雜組合告警）頻繁出現或現有劇本響應失效時，觸發模式挖掘流程。引擎采用如第二章節所述的改進PrefixSpan算法，在時間窗口內對事件序列進行挖掘，識別出頻繁共現或具有時序因果關系的攻擊步驟組合，形成候選攻擊場景模式。同時，結合資產管理模塊提供的拓撲信息，為模式中的每一步驟賦予資產上下文，例如“攻擊者從辦公網跳板機（資產A）嘗試利用漏洞訪問SCADA服務器（資產B）”,從而生成富含語義的、可理解的攻擊場景圖。

第二階段：響應策略歸納與劇本草稿生成。針對新挖掘的攻擊場景，引擎啟動CBR循環。它從案例庫中檢索歷史上所有與當前場景在攻擊手法、目標資產、影響程度上相似的已處置案例，通過比較這些案例所采取的響應動作序列及其最終處置效果（成功、部分成功、失敗），引擎利用決策樹模型歸納出在當前環境下最可能成功的響應策略模板。隨后，劇本生成器將此策略模板與具體的資產標識、威脅指標（IoC）相結合，填充參數，生成一個結構化的、符合YAML Schema的劇本草稿，其中明確規定了觸發條件、執行動作、分支邏輯及各動作的預期效果。

第三階段：劇本驗證與安全部署。為確保絕對安全，生成的劇本草稿絕不能直接應用于生產環境。本框架引入了基于數字孿生的仿真驗證環節。劇本草稿被自動導入一個與真實生產環境在邏輯拓撲、設備行為、控制流程上高度一致的仿真沙盒中。在沙盒內模擬執行新劇本，同時復現攻擊場景，通過監控仿真系統的狀態變化、業務指標和攻擊遏制情況，對劇本的有效性（能否阻斷攻擊）、安全性（是否引發誤操作或業務中斷）和效率（資源消耗、響應時間）進行全面評估。只有通過多輪壓力測試和評估閾值（如攻擊成功遏制率>95%，業務影響指數<0.05）的劇本，才會被正式簽名、版本化，并由“發布組件”安全地部署到生產環境的劇本庫中。

第四階段：在線優化與反饋學習。部署后的新劇本進入實際運營。引擎會持續收集該劇本每次執行的詳細日志和結果反饋，包括攻擊是否被實際遏制、是否有誤報、執行耗時、對業務系統負載的影響等。這些反饋數據與對應的攻擊場景、劇本參數共同構成新的訓練樣本，回流至引擎的優化模塊。該模塊可采用輕量級的在線學習算法（如上下文老虎機）或周期性的批量強化學習（如PPO），對劇本中的關鍵參數（如告警閾值、動作延遲、執行并行度）進行微調，使其隨著時間的推移不斷適應當前環境，實現性能的漸進式提升。

3.3   與現有平臺的集成與協同

本框架的自學習能力并非孤立存在，而是深度依賴于現有智能分析平臺的各項能力形成共生與協同關系，共同構成一個更強大的有機體。

自學習引擎的“學”離不開平臺提供的豐富“養料”。資產管理模塊為攻擊模式補充了關鍵的資產屬性和拓撲關系；漏洞管理模塊為攻擊場景提供了漏洞利用鏈的上下文；業務異常識別模塊的輸出，幫助區分了網絡攻擊引起的異常和工藝本身故障引發的異常，避免了錯誤學習。平臺統一的數據總線確保了學習所需的多源數據能夠被高效、標準化地獲取。自學習引擎專注于“生成更好的劇本”，而平臺強大的“編排器”則負責“高效可靠地執行劇本”。引擎將驗證通過的劇本注入平臺的劇本庫，編排器即可像調用原生劇本一樣對其進行調度、執行和狀態監控。這種分工使得智能創新與穩定運行解耦，既保證了響應自動化核心流程的可靠性，又為算法的持續迭代提供了空間。

平臺的綜合可視化能力為自學習過程提供了透明的窗口和干預界面。安全分析師可以通過可視化組件，直觀查看引擎挖掘出的新攻擊模式圖譜、生成的劇本邏輯流程圖，以及仿真驗證的詳細報告。在關鍵決策點，如將高風險劇本投入生產前，系統可配置為需要人工審批，分析師可以借助可視化工具快速理解劇本意圖并做出決策。這種“人在環路”的設計，既發揮了機器的計算與學習優勢，又保留了人類專家的最終判斷權和控制力，確保了整個系統的可靠性與可信度。

4  核心算法設計

本章節闡述支撐自學習自動化響應框架實現的核心算法機制。這些算法覆蓋從攻擊場景識別到響應策略動態優化的完整流程，使系統能夠從歷史數據與實時交互中持續學習，實現安全響應能力的自主演進。算法設計遵循可解釋性、輕量級與業務安全優先原則，確保在油氣管網工控環境中的實用性與可靠性。

4.1   攻擊場景的自動化挖掘算法

攻擊場景挖掘旨在從海量、離散的安全事件中自動識別出潛在的多步攻擊序列。本框架采用一種兩級挖掘策略：首先通過時序模式挖掘發現頻繁出現的攻擊步驟組合，再通過聚類分析識別形態相似但存在時序變異的攻擊模式。

4.1.1  基于序列模式挖掘的頻繁模式發現

本算法采用改進的PrefixSpan算法作為核心。與傳統方法不同，本算法在挖掘時引入了工控上下文約束。具體而言，算法在掃描事件序列時，不僅考慮事件類型的匹配，還同時考慮事件發生的資產拓撲鄰接關系與合理的時間窗口。例如，一次針對PLC的掃描事件與后續對該PLC的異常寫操作，若發生在相鄰網段且時間間隔符合攻擊邏輯，則更可能被識別為一個有意義的攻擊步驟對。算法最終輸出一系列頻繁出現的攻擊子序列及其置信度，這些子序列代表了攻擊者常見的戰術組合。

4.1.2  基于動態時間規整的序列聚類

針對攻擊者可能故意變化攻擊節奏或受網絡環境影響導致事件間隔不規律的情況，采用基于DTW距離的序列聚類方法。 DTW能夠有效度量兩個在時間軸上發生伸縮或延遲的序列的相似性[4]。通過計算標準化告警序列之間的DTW距離，再利用DBSCAN密度聚類算法，將形態相似（攻擊步驟相同但時間節奏不同）的多個攻擊實例歸為同一簇。從每個簇中可以提煉出更具普遍性的攻擊場景模板，從而提高了模式發現的魯棒性。

4.2   響應策略的歸納與劇本生成算法

當新的攻擊場景被識別后，系統需要自動生成相應的應對策略。本框架采用基于CBR與RBR的混合方法來歸納和生成響應劇本。

4.2.1  基于混合推理的策略歸納

系統維護一個結構化的“攻擊— 響應”案例庫，每個案例詳細記錄了歷史攻擊的場景特征、所采取的響應動作序列及最終處置效果。當面對新攻擊場景時，案例推理引擎啟動，通過計算新場景與歷史案例在多維特征（如攻擊戰術、目標資產類型、網絡位置）上的相似度，檢索出最相關的K個歷史成功案例。隨后，系統并非簡單照搬，而是通過一個規則推理引擎對檢索出的策略進行適配。該規則引擎內嵌了工控安全專家知識，用于判斷在當前的特定網絡拓撲、業務時段和資產重要性背景下，哪些響應動作是安全的，哪些是需要調整順序或替換的。例如，一條通用規則可能是：“若攻擊影響關鍵壓縮機組，則優先啟動流量鏡像與分析，而非直接阻斷”，從而確保響應動作的生成符合業務安全優先原則。

4.2.2  結構化劇本生成

歸納和適配后的響應策略被轉換為標準化的劇本結構。一個劇本包含以下核心元素：觸發條件（匹配的攻擊場景模式）、執行動作序列（有序的安全操作，如日志收集、網絡隔離、賬戶重置）、決策分支（基于響應效果的后續判斷）以及約束條件（如禁止在工藝調整期間執行某動作）。劇本以YAML等可解析的格式定義，便于編排引擎讀取和執行。

4.3   劇本的仿真驗證與持續優化機制

自動生成的劇本在部署前必須經過嚴格驗證，并在使用中持續優化。

4.3.1  基于數字孿生的仿真驗證

為確保自動化響應的安全性，本框架引入了基于數字孿生的仿真驗證環節。系統構建了一個與真實油氣管網控制環境邏輯一致的仿真沙盒。新生成的劇本首先在這個沙盒中，針對模擬的攻擊場景進行“彩排”。仿真系統會全面記錄劇本執行過程中的所有系統狀態變化、網絡流量變動以及模擬的工藝參數影響。通過分析這些數據，系統自動評估該劇本的有效性（能否成功遏制攻擊）、安全性（是否引發誤操作或業務震蕩）和效率（資源消耗與響應時間）。只有綜合評分超過預設閾值的劇本，才會被批準部署到生產環境。

4.3.2  基于反饋的閉環優化機制

劇本部署后，其性能處于持續監控中。系統收集每次劇本執行的真實效果數據，包括攻擊是否被準確遏制、是否存在誤報、執行耗時以及對業務系統負載的微小影響。這些數據形成一個連續的反饋流。優化引擎定期（或以事件驅動方式）分析這些反饋，當發現某個劇本對某一類攻擊的成功率下降，或產生了非預期的副作用時，即觸發優化流程。優化可能包括：通過微調劇本中的動作參數（如延遲時間）來適應網絡條件變化；或在案例庫積累足夠新樣本后，重新運行策略歸納算法，生成該劇本的改進版本。這種閉環機制使得系統的響應能力能夠隨著威脅環境的變化和自身經驗的積累而不斷進化。

4.4   算法集成與動態工作流

上述算法并非獨立運行，而是被整合到一個動態的工作流引擎中。當系統遭遇新型攻擊或劇本執行失效時，自學習工作流自動觸發，依次調用場景挖掘、策略歸納、劇本生成、仿真驗證和部署優化等模塊。各模塊間通過標準化數據接口傳遞結構化的場景描述、策略模板和劇本對象。整個流程形成從“問題發現”到“解決方案生成與驗證”再到“部署應用”的完整閉環，實現了安全響應知識的自動化生產與迭代。核心算法的集成與動態工作流程如圖3所示。該集成設計確保了系統的自學習過程是系統化、可追溯且可控的，為油氣管網工控系統提供了持續自適應的高級威脅對抗能力。

圖3 核心算法的集成與動態工作流程

5  油氣管網場景適配性分析與討論

本章節首先詳細闡述如何將自學習自動化響應框架深度適配于油氣管網工控系統的獨特環境與業務需求，確保其安全性、可靠性與有效性。在此基礎上，全面分析該框架的潛在優勢、應用面臨的挑戰、存在的局限性，并提出可行的應對策略與未來發展方向。

5.1   面向油氣工控場景的適配性設計

油氣管網工控系統具有高實時性、強業務耦合及安全目標優先級差異等鮮明特點。為使自學習自動化響應框架在此環境下可靠運行，必須進行針對性的適配設計。

5.1.1  工控語義集成與上下文感知

框架的核心在于理解工控事件背后的業務含義。我們建立了工控語義知識庫，將通用的網絡安全事件（如“異常TCP連接”）映射為具體的工控業務操作上下文。例如，一次針對TCP502端口的異常寫請求，結合源地址（辦公網）和目標地址（PLC控制器）的資產屬性，將被系統識別為“來自非授權區域的潛在控制指令篡改嘗試”。這種映射依賴于對Modbus、DNP3等工控協議功能碼與寄存器地址的深度解析，以及對工藝流程的認知（如特定寄存器對應儲罐液位）。所有響應劇本的觸發條件與執行邏輯均建立在此類富語義的上下文之上，確保響應的精準性。

5.1.2  工控語義集成與上下文感知

為避免自動化響應引發次生安全風險，框架實施嚴格的安全動作約束機制。首先要定義一個分級的響應動作庫：

（1）一級（觀察/預警）：如增強日志記錄、流量鏡像、向操作員發送確認告警。此為默認首選動作。

（2）二級（邏輯遏制）：在管理網防火墻或工業網閘上應用臨時策略，阻斷可疑會話，但不影響控制環路的直接通信。

（3）三級（物理隔離/干預）：如隔離單臺受感染的主機工作站、重啟非關鍵服務。此類動作需滿足多重條件，并常設置為“人工確認后執行”。

所有劇本生成時，其包含的動作序列必須通過業務影響預評估模型的校驗。該模型結合實時工藝狀態（如是否處于啟輸或調壓關鍵階段），禁止在敏感時段執行高干擾性動作，或自動降級為更保守的策略。

5.1.3  基于數字孿生的無損驗證與迭代

工控環境不容許直接試錯。本框架的適配性關鍵體現在將數字孿生仿真沙盒作為劇本投產前的必經關卡。該沙盒不僅模擬了網絡與計算設備，更重要的是集成了簡化的管道水力與工藝模型，能夠評估響應動作對壓力、流量等關鍵生產參數產生的鏈式影響。只有在此沙盒中通過多輪攻防對抗仿真，且同時滿足“攻擊遏制率>閾值”和“業務波動指數<閾值”的劇本，才被允許部署。這從根本上解決了工控場景下自動化響應安全性驗證的難題。

5.1.4  數據采集與部署架構適配

在數據采集層面，框架通過部署被動流量探針（鏡像端口）、利用現有Syslog/OPC UA服務器等方式獲取數據，避免了在控制器或關鍵服務器上安裝主動代理，杜絕了對實時系統的干擾風險。在系統部署架構上，框架采用旁路部署模式：分析決策與自學習引擎部署于獨立的安全管理區，僅通過單向數據通道接收鏡像流量和日志，并通過受嚴格管控的API接口對生產網絡的安全設備下發策略。此模式實現了“看得見、控得準”而不“摸得著”的干預原則，符合工控安全分區隔離的要求。

5.2   綜合討論：總結與展望

本框架的核心優勢在于其動態自適應能力與業務安全深度融合。它通過自學習機制能夠應對未知威脅，并通過語義集成與仿真驗證確保響應動作的合理性與安全性，改變了依賴專家手動維護劇本的傳統模式，提升了安全體系的持續進化能力。然而，框架的實際應用仍面臨初期對高質量標注數據與領域知識的依賴、算法誤報可能引發的誤處置風險、對高度隱蔽APT攻擊早期識別的局限性， 以及數字孿生仿真環境保真度不足帶來的驗證盲區等挑戰[5]。

展望未來，可通過多模態融合學習整合操作行為與物理傳感器數據以增強感知能力，發展可解釋性人工智能技術以建立人機協同信任，并探索與主動防御技術結合實現從被動響應到主動干擾的防御模式轉變。盡管存在挑戰，該框架代表了將人工智能與工業安全深度結合的重要方向，通過持續迭代有望成為保障關鍵能源基礎設施網絡安全的核心技術支柱。

作者簡介:

  趙劍明（1987-） ，男，遼寧沈陽人，研究員，博士，現就職于中國科學院沈陽自動化研究所，主要從事智慧管網、人工智能、工控安全等方面的研究。

郝鵬亮（1981-），遼寧沈陽人，高級工程師，學士，現就職于國家管網集團東北分公司沈陽輸油氣分公司，主要從事石油天然氣管道相關技術方面的研究。

邱國龍（1988-），男，吉林吉林人，工程師，學士，現就職于國家石油天然氣管網集團有限公司東北分公司，主要從事油氣儲運、機械設備、儀表自動化相關技術方面的研究。

張博文（1994-） ，男，遼寧沈陽人，工程師，碩士，現就職于中國科學院沈陽自動化研究所，主要從事工業互聯網、人工智能、工控安全等方面的研究。

王銘浩（1994-），男，吉林長春人，工程師，學士，現就職于國家機器人創新中心，主要從事工業互聯網、工控安全等方面的研究。

參考文獻：

[1] 張銳, 孫子文. 工業信息物理系統深度收縮自編碼半監督入侵檢測方法[J]. 信息與控制, 2025, 54 (5) : 686 - 695.

[2] 李石磊, 葉清, 袁志民, 等. 在線深度強化學習探索策略生成方法綜述[J]. 機器人, 2024, 46 (6) : 753 - 768.

[3] 張盛山, 尚文利, 萬明, 等. 基于區域/邊界規則的Modbus TCP通訊安全防御模型[J]. 計算機工程與設計, 2014, 35 (11) : 7.

[4] 韓團軍, 雷棟元, 黃朝軍, 等. 基于DTW算法的sEMG手勢識別控制系統設計[J]. 現代電子技術, 2025, 48 (2) : 131 - 136.

[5] 陶飛, 張賀, 戚慶林, 等. 數字孿生十問:分析與思考[J]. 計算機集成制造系統, 2020, 26 (1) : 17.

摘自《自動化博覽》2026年第二期暨《工業控制系統信息安全專刊（第十二輯）》