工业控制系统网络安全威胁检测技术研究

引言

工业控制系统在电力调度、交通信号管控、能源开采输送、制造生产线操控等领域承担关键角色，稳定运行直接影响社会公共秩序维护与国民经济持续发展，信息技术迭代与自动化水平逐步提升，让系统网络化连接、开放化交互特征更明显，潜在安全威胁随之持续增加。黑客针对性攻击、恶意代码植入及高级持续性威胁渗透，使传统安全防护手段的防御局限性逐渐显现，研究网络安全威胁检测技术，是保障工业控制系统运行可靠性的必然选择，也是应对当前复杂安全挑战的重要路径，相关技术手段持续革新升级，网络风险识别的准确性与实时性正得到显著提升。

一、工业控制系统面临的网络安全威胁与挑战

工业控制系统在现代社会关键基础设施中承担核心运行任务，涵盖电力调配、交通指挥、能源供应等关键环节，其网络安全威胁问题已成为亟需关注的焦点，信息化与自动化深度融合，推动工业控制系统从封闭架构向开放网络架构转变，通信协议兼容、传感器实时传输、控制器联动操作赋予系统高效性，却也使其暴露在复杂多变的网络环境中。攻击者可借助远程访问突破防线、利用漏洞植入程序或通过恶意软件渗透，破坏系统稳定，威胁检测与防护的滞后性直接影响工业生产连续性与社会运行安全，传统依赖边界防御的安全体系，面对高度隐蔽化与多样化的攻击手段难以奏效，导致风险逐渐累积并呈现不可控趋势。

在多样化威胁中，典型攻击形式有拒绝服务攻击、数据篡改、恶意代码注入及高级持续性威胁，这些攻击常针对工业控制系统专用协议与实时数据流，具备隐匿性强、持续时间长、破坏范围广的特征，恶意数据包可导致监测系统出现错误报警，指令篡改能直接干扰控制逻辑，还可能引发设备损毁或停产风险。攻击者入侵现场总线、SCADA 系统及人机界面，既能掌握关键运行数据，又可操纵工业过程，进而引发严重安全事故与经济损失，威胁来源涵盖外部黑客组织、竞争对手，也包括内部人员非授权操作与配置错误，复杂攻防环境让传统静态防护机制难以应对。

工业互联网与物联网融合发展，工业控制系统同外部网络的交互程度持续加深，云平台、大数据中心及远程运维的引入增添了新风险点，系统实现高效调度与智能化管理，同时也扩大攻击面，形成多层次、多入口的安全隐患。日益复杂的威胁格局下，攻击手段智能化、自动化趋势显著，威胁检测需覆盖网络层、应用层和控制层，还得具备动态分析与快速响应能力，确保实时性与稳定性的前提下实现有效防御，是工业控制系统网络安全研究必须直面的挑战。

二、工业控制系统网络安全威胁检测的关键技术路径

工业控制安全正向多元化、复杂化发展，功能安全与信息安全逐步融合。随着信息化与工业化的深度融合，安全防护体系从单一功能安全转向一体化协同设计。风 险评估方法日益重要，通过识别攻击路径和针对性防护，提供精细化风险管理工具。人工智能、数字孪生、大语言模型等新兴技术提升了威胁检测效率并支持安全策略制定。工业控制系统网络安全威胁检测需构建多层次技术路径，应对复杂多样的攻击方式，传统基于特征匹配的检测方法，在已知攻击识别中存在一定优势，面对零日攻击与未知威胁时准确性却明显不足，为提升检测能力，研究渐引入基于行为分析的策略，挖掘流量模式、指令执行逻辑及设备通信规律，实现对异常行为的快速识别，该方法强调对系统正常运行态势的建模，在偏离预期时触发报警，弥补单一特征检测的局限性。

具体技术实践中，机器学习与深度学习算法是提高威胁检测效率的重要工具，构建分类模型与聚类模型，可对大量网络流量数据开展训练与挖掘，识别潜在入侵行为，支持向量机、随机森林及卷积神经网络，在异常检测与恶意流量识别中应用广泛。结合大数据分析框架，能在短时间内处理高维度数据，借模式识别技术发现潜在威胁，工业协议层面应用中，深度学习可自动提取特征，减少人工依赖，让检测系统面对复杂攻击场景时，具备更强适应性与智能化水平。

工业互联网与物联网深度融合背景下，分布式检测与多源信息融合成为提升防御能力的关键路径，在不同节点部署轻量级检测代理，能实现边缘侧实时监测，再与中心分析平台开展数据交互，可构建覆盖广泛的安全监测体系。结合态势感知技术，可对威胁情报实时更新，形成动态响应机制，让系统具备持续演化的检测能力，多层次架构既增强对异常流量和攻击链条的识别，又提升响应速度与容错能力，为工业控制系统在复杂环境下保持安全稳定运行提供有力支撑。

三、工业控制系统网络安全威胁检测研究的综合分析

工业控制系统网络安全威胁检测研究，既涉及技术层面探索，也需对整体防护体系做综合性评估与优化，威胁检测过程中，研究常关注检测精度与实时性的平衡，过度依赖高灵敏度会引发大量误报、影响系统运行效率，过度依赖阈值筛选则会导致漏报、增加潜在风险。综合分析需在准确性与效率间找到平衡点，构建兼顾可靠性和实用性的检测机制，引入多层过滤策略及动态阈值调整方法，能在保持检测灵敏度的同时降低误报率，让威胁识别过程更贴近工业控制系统的实际需求。

在研究路径上，跨学科技术融合为工业控制系统威胁检测开拓新方向，人工智能与大数据技术可处理工控场景下复杂流量特征，精准完成深度模式挖掘，结合传统入侵检测系统与安全信息事件管理平台，能在全局范围实时综合分析安全态势。多维度方法可显著提升单一攻击行为识别效果，还能对完整攻击链展开溯源分析，进而清晰揭示潜在攻击路径与行为模式，构建专属知识图谱与威胁情报库，可让检测系统持续积累实战经验，形成动态演化的安全防护能力，有效提升在复杂工业环境中的适应性。

在工业控制系统网络安全研究综合框架中，需重点考虑实际应用场景下的部署流程与运维管理问题，检测技术有效性不仅依赖核心算法本身，还受系统可扩展性水平、运算资源实际消耗情况及现有架构兼容程度的直接影响，构建分布式检测平台与边缘计算处理节点，能在保证数据监测实时性的基础上，有效减轻中心系统的数据处理压力。研究特别强调人机协同模式在威胁分析环节的作用，可视化分析工具与智能预警管理平台可支持运维人员更直观把握风险态势，快速制定并及时采取应对措施，综合分析工作的核心是将技术研发成果与实际应用需求紧密结合，帮助工业控制系统在应对多样化网络威胁时，稳定具备可持续的防御能力与全面的系统性保障。

结语：

工业控制系统网络安全威胁检测研究，体现理论与实践的深度结合，复杂多变的攻击形式持续冲击传统防御体系，促使检测技术从静态规则转向动态建模与智能化分析，多源信息融合、深度学习及分布式架构的应用，让检测能力在精度、效率与适应性上实现提升，面向关键基础设施的长期安全，综合性研究既强化风险防控水平，也为工业控制系统稳定运行提供坚实保障。

参考文献：

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[2] 刘浩. 工业控制系统网络入侵检测技术探讨[J]. 自动化技术与应用, 2020, 39(6): 87-92

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