成果介绍
本项目以安全知识计算引擎为核心支撑,通过“软件定义安全、安全嵌入赋能”方式使工控系统获得智能“免疫力”。
安全知识计算引擎多形式、多维度、多层次地将各类工业网络安全知识转化为可求解的模型算法,构建内生安全内核,实现“业务+安全”一体化模式。主要技术要点如下:
1) 全息式安全数据采集,全面性感知、全方位获取、全网络汇聚、全维度整合网络安全数据;
2) 全栈式安全知识分析,从采集、传输、治理、计算、应用等环节进行全生命周期式安全解读;
3) 全新式安全引擎计算,凭借强大的安全知识计算功能,快速精准地发现网络高级威胁与异常行为;
4) 全景式安全态势呈现,多视角整体提升安全发现识别、理解分析、响应处置等解构调度能力。
成果亮点
相对于目前国内主要工控安全厂商所采取的大量布设外围硬件的实施方案,本项目基于安全知识计算引擎提出软件化内生安全思路,能够很好地解决“碎片化”和“被动性”行业痛点问题。
例如,在工业网络漏洞挖掘方面,基于模型生成和模型变异等算法能力优势,可实时演进形成小众复杂场景的协议挖洞定制化能力;在工业网络异常分析方面,基于图核聚类和开集检测等技术创新实践,可大幅提升未知攻击发现能力。
团队介绍
本项目科研团队来自于清华大学软件学院,长期深耕工业网络安全等领域,骨干教师包括赵曦滨长聘副教授、万海副研究员等。
成果资料