引言

随着工业4.0和智能制造的快速发展，工业控制系统（ICS）的安全性已成为保障工业生产稳定运行的核心要素。与此同时，网络安全威胁在各种新技术的加持下愈发复杂。如基于精准恶意软件投放、模拟正常行为的高级持续性威胁，利用零日漏洞等，给工业生产稳定运行带来严峻挑战。

博智安全科技股份有限公司（以下简称“博智安全”）创新性地推出一款深度融合人工智能技术的可视化机器学习平台。平台凭借直观便捷的可视化操作界面，打破传统复杂代码编写的束缚，即便非专业领域使用者，通过简单的动态拖拽、编排操作，也能搭建一套完整的网络防御模型。基于工业现场网络安全防护的实际需求，平台量身打造定制化安全防护方案，为工业领域提供了智能化、动态化的安全保障，有效应对复杂工业环境中的多样化安全挑战。

在特征工程方面，平台通过可视化动态拖拽、节点编排操作建立数据模型。数据收集阶段，平台依据不同用户的网络安全要求和网络流量实际状况，实时采集网络流量信息。特征提取阶段，平台综合运用多种技术手段，深入挖掘数据潜在价值。特征降维阶段，通过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等技术，在保留关键信息的同时，降低数据维度、减少计算复杂度，大幅提升模型训练效率。

在模型算法方面，平台构建了一套丰富且全面的算法体系，为不同场景的建模任务提供了强有力的技术支撑。在传统机器学习范畴，平台集成了决策树、支持向量机等经典的监督学习和无监督学习算法。在深度学习方面，平台引入了CNN（卷积神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）等神经网络算法。用户可根据具体需要选择最合适的算法，并通过参数调优，进一步提升模型性能。

在模型评估方面，平台内置准确率、召回率、F1值、ROC曲线等多种经典评估指标，对分类模型进行量化评估；针对回归模型，平台则采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标衡量模型预测的准确性。用户能够通过图形直观了解模型在训练集和测试集上的表现，全面分析模型的优劣，以便及时调整优化。

在模型发布方面，平台独有的Pipeline功能，为模型发布环节带来了显著革新。平台为所发布的模型配备了标准开放式接口，大幅增强了模型的灵活性与扩展性。在实际应用场景中，无论是将模型快速移植到不同工业场景，还是基于新的业务需求对模型进行优化升级，用户均可借助该接口，轻松实现模型的部署与二次开发，大幅节省时间与资源成本，助力业务的快速迭代与发展。

平台的核心目标是针对工控网络中的实时流量进行机器学习，构建高度适配的人工智能监控模型。网络威胁模型和网络行为模型是其重要的组成部分。

网络威胁模型中，平台对大量的URL威胁数据进行数据建模，对网络流量中的HTTP报文进行深度分析。通过对报文的语法、语义的解析，判断其中是否存在恶意攻击的迹象。当检测到异常的HTTP报文时，如包含恶意脚本、非法请求参数等，平台会迅速触发告警机制，并及时推送警报信息给运维人员，以便采取相应的防护措施。

网络行为模型中，平台使用了工控指令深度语义解析和逻辑流分析技术。通过对工控指令进行深度语义解析，平台能够精准理解指令的含义及其执行逻辑，不仅包括对指令语法的解析，还涉及对指令执行顺序、依赖关系等逻辑流的分析。这一过程确保了对工控系统的全面监控，为建立正常的网络行为基线提供了有力支持。

在智能制造生产线中，它实时监控生产设备的运行状态和工艺指令，通过自动建立的工艺业务模型，形成安全基准线。一旦发现网络行为与基准线存在偏差，如工艺序列攻击、指令频率异常等，平台会立即发出警报，并定位问题源头，防止异常行为对生产线造成影响，保障生产的高效、稳定运行。

在能源管理系统中，平台对能源设备的运行指令进行实时监控。通过识别能源系统正常行为的特征，形成安全基准线。当检测到发电设备指令频率异常、输电设备运行参数偏离正常范围等异常情况时，平台迅速响应，防止异常行为扩散，保障能源供应的稳定性和安全性。而且，平台支持强化学习和模型迭代，不断提升对未知威胁的识别能力，适应能源管理系统不断变化的安全需求。

在大语言模型和逻辑推理模型盛行的当下，该平台创新性地聚焦工控安全方向，凭借强大的数据处理及建模能力，推出适配垂直领域的定向模型。这些模型针对工控安全场景下的多元化、精细化数据进行智能监控，能够更精准地识别和应对各种安全威胁，进一步凸显了平台在构建机器学习模型以及推动模型广泛应用方面的优势。