引言

隨著工業4.0和智能制造的快速發展，工業控制系統（ICS）的安全性已成為保障工業生產穩定運行的核心要素。與此同時，網絡安全威脅在各種新技術的加持下愈發復雜。如基于精準惡意軟件投放、模擬正常行為的高級持續性威脅，利用零日漏洞等，給工業生產穩定運行帶來嚴峻挑戰。

博智安全科技股份有限公司（以下簡稱“博智安全”）創新性地推出一款深度融合人工智能技術的可視化機器學習平臺。平臺憑借直觀便捷的可視化操作界面，打破傳統復雜代碼編寫的束縛，即便非專業領域使用者，通過簡單的動態拖拽、編排操作，也能搭建一套完整的網絡防御模型。基于工業現場網絡安全防護的實際需求，平臺量身打造定制化安全防護方案，為工業領域提供了智能化、動態化的安全保障，有效應對復雜工業環境中的多樣化安全挑戰。

在特征工程方面，平臺通過可視化動態拖拽、節點編排操作建立數據模型。數據收集階段，平臺依據不同用戶的網絡安全要求和網絡流量實際狀況，實時采集網絡流量信息。特征提取階段，平臺綜合運用多種技術手段，深入挖掘數據潛在價值。特征降維階段，通過主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）等技術，在保留關鍵信息的同時，降低數據維度、減少計算復雜度，大幅提升模型訓練效率。

在模型算法方面，平臺構建了一套豐富且全面的算法體系，為不同場景的建模任務提供了強有力的技術支撐。在傳統機器學習范疇，平臺集成了決策樹、支持向量機等經典的監督學習和無監督學習算法。在深度學習方面，平臺引入了CNN（卷積神經網絡）和LSTM（長短期記憶網絡）等神經網絡算法。用戶可根據具體需要選擇最合適的算法，并通過參數調優，進一步提升模型性能。

在模型評估方面，平臺內置準確率、召回率、F1值、ROC曲線等多種經典評估指標，對分類模型進行量化評估；針對回歸模型，平臺則采用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）等指標衡量模型預測的準確性。用戶能夠通過圖形直觀了解模型在訓練集和測試集上的表現，全面分析模型的優劣，以便及時調整優化。

在模型發布方面，平臺獨有的Pipeline功能，為模型發布環節帶來了顯著革新。平臺為所發布的模型配備了標準開放式接口，大幅增強了模型的靈活性與擴展性。在實際應用場景中，無論是將模型快速移植到不同工業場景，還是基于新的業務需求對模型進行優化升級，用戶均可借助該接口，輕松實現模型的部署與二次開發，大幅節省時間與資源成本，助力業務的快速迭代與發展。

平臺的核心目標是針對工控網絡中的實時流量進行機器學習，構建高度適配的人工智能監控模型。網絡威脅模型和網絡行為模型是其重要的組成部分。

網絡威脅模型中，平臺對大量的URL威脅數據進行數據建模，對網絡流量中的HTTP報文進行深度分析。通過對報文的語法、語義的解析，判斷其中是否存在惡意攻擊的跡象。當檢測到異常的HTTP報文時，如包含惡意腳本、非法請求參數等，平臺會迅速觸發告警機制，并及時推送警報信息給運維人員，以便采取相應的防護措施。

網絡行為模型中，平臺使用了工控指令深度語義解析和邏輯流分析技術。通過對工控指令進行深度語義解析，平臺能夠精準理解指令的含義及其執行邏輯，不僅包括對指令語法的解析，還涉及對指令執行順序、依賴關系等邏輯流的分析。這一過程確保了對工控系統的全面監控，為建立正常的網絡行為基線提供了有力支持。

在智能制造生產線中，它實時監控生產設備的運行狀態和工藝指令，通過自動建立的工藝業務模型，形成安全基準線。一旦發現網絡行為與基準線存在偏差，如工藝序列攻擊、指令頻率異常等，平臺會立即發出警報，并定位問題源頭，防止異常行為對生產線造成影響，保障生產的高效、穩定運行。

在能源管理系統中，平臺對能源設備的運行指令進行實時監控。通過識別能源系統正常行為的特征，形成安全基準線。當檢測到發電設備指令頻率異常、輸電設備運行參數偏離正常范圍等異常情況時，平臺迅速響應，防止異常行為擴散，保障能源供應的穩定性和安全性。而且，平臺支持強化學習和模型迭代，不斷提升對未知威脅的識別能力，適應能源管理系統不斷變化的安全需求。

在大語言模型和邏輯推理模型盛行的當下，該平臺創新性地聚焦工控安全方向，憑借強大的數據處理及建模能力，推出適配垂直領域的定向模型。這些模型針對工控安全場景下的多元化、精細化數據進行智能監控，能夠更精準地識別和應對各種安全威脅，進一步凸顯了平臺在構建機器學習模型以及推動模型廣泛應用方面的優勢。