安全实践数据驱动的工业互联网自适应防护框架(28页PPT)
方案介绍:安全实践数据驱动的工业互联网自适应防护框架,以海量工业数据为基石,构建动态演进的安全防御体系,直击传统工业安全方案滞后性强、响应速度慢的痛点。框架深度融合工业协议解析、设备指纹识别、流量行为建模等技术,实时采集设备运行、网络通信、控制指令等多维度数据,通过机器学习算法挖掘潜在威胁模式,实现从被动防御向主动感知的跨越。针对工业场景中设备异构、协议封闭、环境复杂等特性,框架采用分层防御架构:底层通过轻量级探针实现数据无感采集,中层依托流式计算引擎对安全事件进行毫秒级响应,顶层运用知识图谱。