★王文海，劉沛宇，謝辰承，武岳浙江大學

1　引言

隨著全球工業化與信息化的深度融合，工業互聯網系統已成為現代工業發展的核心支撐。通過將工業設備、生產流程、控制系統與信息技術有機結合，工業互聯網實現了跨設備、跨系統、跨地域的高效協同，其核心目標在于提升生產效率、降低運營成本、優化資源配置，并加速工業的數字化、網絡化與智能化進程。然而，伴隨著工業互聯網系統復雜性與規模的持續擴大，其安全性也面臨著前所未有的挑戰[1]。

作為國家重大工程和關鍵基礎設施的核心支柱，工業互聯網系統已逐步發展為關鍵領域的“神經中樞”、運行中心及安全屏障。電力、煉化和公共服務等代表性的重大工程項目所依賴的工業互聯網系統，不僅直接影響國民經濟的運行效率，還在政治穩定、社會發展、國防安全與民生保障等方面發揮著不可替代的作用。這些系統的安全性和可靠性，已成為國家經濟與社會發展的關鍵因素之一。

然而，現有安全分析技術在應對工業互聯網系統綜合安全需求時暴露出諸多局限性：一方面，其分析維度單一，難以對信息、功能、物理與工藝等多層次、多領域的綜合安全性進行全面評估；另一方面，其動態威脅預測能力不足，面對復雜多變的安全環境，難以及時發現和應對潛在風險。此外，其跨領域安全耦合分析的能力薄弱，使得系統間復雜交互的風險隱患難以捕捉；其全生命周期安全保障的覆蓋能力缺失，導致在系統設計、運行和優化等階段，缺乏有效的安全支持。更為重要的是，現有技術難以實現系統級驗證與優化，缺乏在虛擬環境中對安全策略和功能變更的全面推演與驗證手段，制約了工業互聯網系統的進一步發展。

為解決上述問題，本文提出了一種基于數字孿生的工業互聯網系統綜合安全分析與驗證平臺。該平臺以數字孿生技術為核心，通過構建物理系統與虛擬模型的動態映射，實現多維度、多階段的綜合安全分析。平臺不僅能夠支持對信息安全、功能完整性、物理設備安全及工藝流程的全方位安全驗證，還能夠通過數據驅動的動態優化方法，實現對潛在威脅的預測與系統運行的優化。同時，通過引入硬件在環的驗證手段，平臺可以在低風險環境中高效模擬與驗證復雜工業場景中的安全策略，降低實際生產中的試錯成本。這種創新性的安全分析與驗證方式，不僅為工業互聯網系統的安全保障提供了理論支持和技術實現，還為未來工業的智能化發展奠定了堅實的基礎。

2　研究背景

2.1　工業互聯網系統綜合安全

傳統安全策略多關注單一層面的威脅防御，如信息安全或物理安全，難以有效應對跨層級、多領域的綜合安全需求。工業互聯網系統綜合安全的概念應運而生，它指的是在整個系統生命周期內，涵蓋信息安全、功能完整性、物理設施安全及工藝流程優化的多維度保障策略。綜合安全不再僅限于應對單點風險，而是著眼于系統性威脅的預測與防御，確保系統的穩健運行和快速恢復能力。

在實際應用中，工業互聯網系統的安全隱患主要體現在以下方面：（1）信息安全威脅：網絡攻擊、數據泄露及惡意軟件可能導致系統數據失真或關鍵指令被篡改；（2）功能完整性風險：系統控制邏輯受到干擾可能引發功能失效或誤動作；（3）物理設施脆弱性：關鍵設備因物理攻擊或意外故障可能直接威脅生產安全；（4）工藝流程多樣性：工藝優化不完善可能導致資源浪費、效率降低，甚至安全事故。

綜合安全的提出不僅順應了工業互聯網系統日益復雜的需求，更是對傳統安全策略的創新與延展。通過整合多領域安全模型、構建實時感知與動態優化機制，綜合安全能夠提升系統在應對未知威脅與快速恢復中的能力，為工業互聯網的可靠運行提供了堅實保障。工業互聯網系統的綜合安全必將成為我國工業領域實現可靠穩定、安全可信、優質高效的重要前提。

2.2　現有問題與挑戰

隨著工業互聯網系統的復雜性和規模的快速增長，其綜合安全需求呈現出高度復雜化和多樣化的特征。然而，傳統安全分析技術在應對這一需求時顯現出明顯的局限性，具體體現在以下幾個方面：

單一維度的分析范式。當前的大多數安全分析技術主要是針對信息安全、網絡攻擊防護或物理設備防護進行分離的單一維度分析。例如，網絡安全技術側重于防御數據泄露和網絡攻擊，而功能安全分析更關注設備邏輯和硬件完整性。這種分散的分析方法難以有效捕捉系統間復雜交互引發的綜合性安全隱患。

動態威脅的預測能力不足。工業互聯網系統運行環境的動態性極強，設備運行狀態、網絡通信拓撲及工藝流程常常隨時間發生變化。然而，傳統技術多基于靜態模型或歷史規則進行分析，缺乏對實時數據的深度挖掘和對潛在威脅的動態預測能力，從而導致對突發安全事件反應遲緩。

跨領域安全耦合分析的缺失。工業互聯網系統涉及多個技術領域，包括控制工程、信息技術、通信網絡及機械設備等。現有安全技術通常聚焦于某一領域內部的安全問題，缺乏多領域安全要素的耦合分析能力，尤其在功能、信息、物理和工藝之間的復雜交互關系中容易出現分析盲區。

全面覆蓋生命周期的能力不足。工業互聯網系統綜合安全需求貫穿系統設計、部署、運行及維護的全生命周期。然而，現有分析技術通常集中于運行階段，對設計階段的安全性驗證、部署階段的風險評估及維護階段的安全優化關注不足，導致整體安全保障的連續性和全面性受到限制。

系統級驗證與優化的困難。在工業互聯網系統中，安全保障的實現需要將安全策略部署在實際的復雜環境中進行驗證。傳統技術缺乏高效的系統級仿真驗證能力，導致在實際系統中應用安全策略時可能出現不兼容、性能下降甚至引發新的安全隱患的問題。

綜上所述，傳統安全分析技術在面對工業互聯網系統綜合安全需求時存在明顯的不足，難以滿足當前復雜工業場景下對多維度、多階段安全保障的需求。因此，亟需一種能夠結合信息、功能、物理和工藝等多維度要素的創新型安全分析方法，以有效應對工業互聯網系統的綜合安全挑戰。

2.3　數字孿生技術

數字孿生（Digital Twin）技術是一種通過創建物理實體、系統或過程的虛擬模型，以實現對其實時監控、分析和優化的技術。它結合了物理世界與虛擬世界，通過傳感器、數據采集和實時反饋等手段，將物理對象的狀態、行為和環境特征數字化，再通過模擬和分析，精確地反映物理系統的實際運行情況^[2~4]。

數字孿生技術在多個領域的實際應用，推動了多個行業的創新和效率提升。在智能制造領域，數字孿生技術可用于模擬和優化生產過程，幫助提高效率和產品質量^[5]。此外，數字孿生技術也被用于預測維護需求^[6、7]、提高建筑安全性^[8]、增強供應鏈韌性^[9]、支撐水資源安全管理^[10]等。

3　基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺

3.1　框架設計

基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺的整體框架如圖1所示。該平臺主要由虛擬層、實物層和數字孿生層三部分構成。這一框架通過多層次協作和緊密聯動，實現對工業互聯網系統安全的全面監測、動態評估和有效驗證。

圖1 基于數字孿生的綜合安全分析與驗證框架

虛擬層是平臺的展示與交互界面，同時也是設備虛擬化的實現區域。在這一層中，平臺能夠以直觀的方式顯示場景的整體拓撲結構，包括系統中各設備、節點和網絡的連接關系。此外，虛擬層還承擔了設備虛擬化的任務，可以將實物層控制器的操作員站以虛擬機形態呈現，從而為用戶提供便捷的可視化交互手段。在安全分析過程中，虛擬層不僅支持場景的動態展示，還能夠直觀反映系統狀態和安全策略的實施效果。

實物層由工業互聯網系統中的實際控制器和其他實物設備組成，是數字孿生技術與物理世界連接的關鍵節點。通過網絡，實物層設備與虛擬層進行通信，傳輸設備狀態信息、網絡流量等實時數據。此外，實物層還通過輸入輸出（I/O）映射接口，與數字孿生層中的模型保持同步連接。這種雙向通信確保了平臺能夠獲取精準的物理設備運行數據。

數字孿生層是平臺的核心功能模塊，承載了被控設備的數字孿生模型。通過實時更新和多維度數據集成，數字孿生層實現了對物理設備的全面建模和動態仿真，涵蓋設備的尺寸、物理、化學、行為等多方面特性。該層不僅可以實時反映被控設備的運行狀態，還能夠在虛擬環境中模擬各種安全場景、測試安全策略，并支持對潛在威脅和系統異常的預測和評估。此外，數字孿生層與實物層和虛擬層的緊密交互，使其成為實現系統動態聯動與綜合安全分析的重要中樞。

這一框架通過虛擬層的設備虛擬化與拓撲展示、實物層的實時數據采集與網絡連接，以及數字孿生層的高精度仿真與動態交互，實現了從物理設備到虛擬環境的全方位安全分析。通過將物理與數字世界深度融合，該平臺能夠有效彌補傳統安全分析技術的不足，提供跨領域、全生命周期的安全支持，為工業互聯網系統的高效運行與安全保障提供了可靠的技術支撐。

3.2　核心應用流程

基于數字孿生的綜合安全分析與驗證平臺的核心應用流程包括以下幾個關鍵步驟，形成了一套完整、高效的安全分析閉環系統。

首先，根據具體的安全分析任務確定分析場景。這一步驟需要明確待分析系統的范圍、目標及場景中的關鍵要素，例如涉及的設備類型、交互關系以及潛在的威脅場景。通過對分析需求的清晰定義，為后續的模型構建和分析提供明確的方向。

接著，基于場景需求構建數字孿生模型。平臺采用NGM^[11]作為核心建模工具。NGM工具具備非因果、多領域、多尺度建模能力，能夠處理復雜的工業系統建模需求。它支持聯立方程的求解和大規模并行處理，同時提供專業的參數分析與優化方法，使得模型的構建和驗證過程更加精準和高效。此外，NGM還支持模型交換與聯合仿真，為跨領域、多系統的集成分析提供了便利。NGM工具覆蓋了煉油、化工、電廠等工業流程的全流程單元設備建模，并內置豐富的物性數據庫和多種適配的物性方法包。這些功能使得它能夠滿足不同工業場景下的建模需求。利用NGM構建的數字孿生模型，能夠全面映射物理系統的尺寸、物理、化學和行為特性。這些模型通過對設備進行精細的數字化仿真，提供了高度貼近真實環境的虛擬實驗平臺，使安全分析人員可以在其中開展多維度的系統研究。

在模型搭建完成后，搭建真實控制系統并與數字孿生系統形成閉環。這一階段通過將物理設備與數字孿生層實現實時交互，使得數字孿生模型能夠動態反映物理系統的運行狀態，同時也能通過虛擬層的策略測試和仿真結果，反向優化物理系統的運行模式和安全策略。這種閉環聯動機制確保了物理世界與虛擬環境之間的實時數據同步和交互，為安全分析的精確性和有效性提供了技術保障。

最后，安全分析人員在平臺中對系統進行全面的分析。在這一階段，分析人員利用平臺提供的虛擬環境，模擬各種故障場景和安全事件，通過觀察數字孿生系統的響應行為和安全策略的適應性，識別潛在的風險點。此外，平臺支持對不同的安全策略和配置方案進行測試和比較，幫助分析人員驗證策略的可行性，并制定優化后的安全防護措施。

這一核心應用流程通過明確的任務劃分和嚴密的步驟執行，不僅實現了工業互聯網系統的綜合安全分析，還提供了靈活的策略驗證手段，為系統設計、運行和優化中的安全需求提供了強有力的技術支撐。

3.3　平臺主要優勢

相比于傳統安全分析方法，本平臺通過引入數字孿生技術，具備以下主要優勢：

（1）多維度安全綜合評估。現有安全分析技術往往只關注單一的安全維度，難以對信息安全、功能安全、物理安全和工藝安全等多層次的安全需求進行綜合評估。本平臺能夠建立物理設備、網絡系統和業務流程的虛擬副本，從而在數字環境中對各個層次的安全性進行全方位的監控和評估。通過將信息、功能和物理層面的安全數據進行整合，本平臺可以提供跨層次、跨領域的綜合安全分析，幫助安全人員全面了解系統的潛在風險。

（2）動態威脅預測與風險識別。現有技術在應對動態安全威脅時能力不足，尤其在面對不斷變化的安全環境時，難以及時發現潛在的安全風險。數字孿生技術能夠反映出系統狀態的變化，并進行動態仿真。結合人工智能和大數據分析，數字孿生可以實現對安全威脅的實時監測和預測，提前發現潛在的漏洞或攻擊行為，為系統提供預警和應急響應機制，從而提高系統對突發安全事件的應對能力。

（3）跨領域安全耦合分析。工業互聯網系統通常涉及多個領域和子系統之間的復雜交互，現有技術在跨領域安全耦合分析方面的能力較弱，無法有效捕捉系統間交互帶來的風險隱患。數字孿生技術能夠模擬和仿真不同系統、不同領域之間的交互過程，通過虛擬環境中的多維度數據整合，揭示出潛在的耦合風險和交互問題。例如，它可以在生產系統、信息系統和控制系統之間進行深度分析，識別系統間不當交互可能導致的安全漏洞，從而提供更為精確的安全防護方案。

（4）全生命周期的安全保障。現有的安全技術缺乏全生命周期的保障，無法在工業互聯網系統的設計、運行和優化等各個階段提供有效的安全支持。數字孿生技術可以貫穿整個系統生命周期，從設計階段開始進行安全評估和優化。在系統開發過程中，利用數字孿生模型模擬各種場景和風險情況，幫助設計人員在早期階段識別安全隱患并加以修正；在運行階段，通過實時監控和動態反饋，進行安全監測和漏洞修復；在優化階段，數字孿生還可以根據實際運行數據對安全策略進行調整和優化，確保系統始終處于安全的狀態。

（5）虛擬環境中的安全策略驗證與優化。現有技術缺乏在對安全策略和功能變更的全面推演與驗證手段，導致系統級的驗證與優化存在困難。數字孿生技術通過創建高度還原的虛擬模型，能夠在不影響實際系統運行的情況下，進行各種安全策略的驗證和優化。通過模擬不同的攻擊場景、故障狀態和應急響應策略，數字孿生可以幫助企業測試和驗證安全防護措施的有效性，確保安全策略在復雜環境下的適應性和可靠性，從而提高整個工業互聯網系統的安全水平。

綜上所述，數字孿生技術通過實現物理與數字世界的實時連接，提供了一個多維度、跨領域、全生命周期的安全分析與預測平臺，能夠解決現有技術在工業互聯網安全方面的多項局限。它不僅能實現綜合安全評估、動態威脅預測、跨領域風險識別和全生命周期的安全保障，還能通過虛擬環境中的推演與驗證，優化安全策略，提升系統的整體安全性。因此，數字孿生技術在工業互聯網安全中的應用具有重要的價值和潛力，能夠為工業互聯網系統提供更加可靠和全面的安全防護。

4　應用前景分析

本文提出的基于數字孿生的工業互聯網系統綜合安全分析與驗證平臺在人員培訓和流程熟悉方面具有重要作用。該平臺為新員工提供了一個安全、可控的環境，使其在實際操作前能夠全面了解工控系統的各項功能和流程。這種培訓方式降低了培訓成本，提高了培訓的有效性，有助于新員工快速掌握操作技能，從而減少因操作不當引發的事故和故障。

此外，平臺可以對工控系統進行全面的測試驗證。在實際生產中，系統的升級和調整可能帶來未知的風險，而通過虛擬環境進行推演分析，可以在不影響實際生產的情況下評估各種調整的效果。這種預演能力使得企業能夠在決策過程中更加科學合理，降低了因系統不穩定引發的經濟損失。

平臺的推廣應用將為相關行業的綠色發展和可持續運營做出重要貢獻。隨著全球對環境保護和低碳排放的要求日益提高，行業面臨著巨大的社會壓力。

通過數字孿生平臺的應用，可以優化生產工藝，降低能源消耗，從而有效減少碳排放和環境污染風險。這不僅有助于企業實現環保目標，也符合全球推動綠色發展的政策方向。

5　總結與展望

本文提出的基于數字孿生的工業互聯網系統綜合安全分析與驗證平臺，為工業互聯網系統的高效與安全運行提供了全面的理論和實踐支持。隨著人工智能、大數據與物聯網技術的深入發展，數字孿生在更多復雜工業領域的應用前景廣闊，將在推動工業智能化和數字化轉型中發揮更加重要的作用。

作者簡介

王文海（1967-），男，浙江寧波人，研究員，博士，現就職于浙江大學，主要從事控制裝備及綜合安全方面的研究。

劉沛宇（1993-），男，山東濰坊人，研究員，博士，現就職于浙江大學，主要從事工業互聯網系統安全方面的研究。

謝辰承（1993-），男，浙江杭州人，工程師，學士，現就職于浙江大學，主要從事工控安全方面的研究。

武　岳（1994-），男，吉林長春人，工程師，碩士，現就職于浙江大學，主要從事工業控制系統信息安全方面的研究。

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摘自《自動化博覽》2025年1月刊