★王文海，刘沛宇，谢辰承，武岳浙江大学

1　引言

随着全球工业化与信息化的深度融合，工业互联网系统已成为现代工业发展的核心支撑。通过将工业设备、生产流程、控制系统与信息技术有机结合，工业互联网实现了跨设备、跨系统、跨地域的高效协同，其核心目标在于提升生产效率、降低运营成本、优化资源配置，并加速工业的数字化、网络化与智能化进程。然而，伴随着工业互联网系统复杂性与规模的持续扩大，其安全性也面临着前所未有的挑战[1]。

作为国家重大工程和关键基础设施的核心支柱，工业互联网系统已逐步发展为关键领域的“神经中枢”、运行中心及安全屏障。电力、炼化和公共服务等代表性的重大工程项目所依赖的工业互联网系统，不仅直接影响国民经济的运行效率，还在政治稳定、社会发展、国防安全与民生保障等方面发挥着不可替代的作用。这些系统的安全性和可靠性，已成为国家经济与社会发展的关键因素之一。

然而，现有安全分析技术在应对工业互联网系统综合安全需求时暴露出诸多局限性：一方面，其分析维度单一，难以对信息、功能、物理与工艺等多层次、多领域的综合安全性进行全面评估；另一方面，其动态威胁预测能力不足，面对复杂多变的安全环境，难以及时发现和应对潜在风险。此外，其跨领域安全耦合分析的能力薄弱，使得系统间复杂交互的风险隐患难以捕捉；其全生命周期安全保障的覆盖能力缺失，导致在系统设计、运行和优化等阶段，缺乏有效的安全支持。更为重要的是，现有技术难以实现系统级验证与优化，缺乏在虚拟环境中对安全策略和功能变更的全面推演与验证手段，制约了工业互联网系统的进一步发展。

为解决上述问题，本文提出了一种基于数字孪生的工业互联网系统综合安全分析与验证平台。该平台以数字孪生技术为核心，通过构建物理系统与虚拟模型的动态映射，实现多维度、多阶段的综合安全分析。平台不仅能够支持对信息安全、功能完整性、物理设备安全及工艺流程的全方位安全验证，还能够通过数据驱动的动态优化方法，实现对潜在威胁的预测与系统运行的优化。同时，通过引入硬件在环的验证手段，平台可以在低风险环境中高效模拟与验证复杂工业场景中的安全策略，降低实际生产中的试错成本。这种创新性的安全分析与验证方式，不仅为工业互联网系统的安全保障提供了理论支持和技术实现，还为未来工业的智能化发展奠定了坚实的基础。

2　研究背景

2.1　工业互联网系统综合安全

传统安全策略多关注单一层面的威胁防御，如信息安全或物理安全，难以有效应对跨层级、多领域的综合安全需求。工业互联网系统综合安全的概念应运而生，它指的是在整个系统生命周期内，涵盖信息安全、功能完整性、物理设施安全及工艺流程优化的多维度保障策略。综合安全不再仅限于应对单点风险，而是着眼于系统性威胁的预测与防御，确保系统的稳健运行和快速恢复能力。

在实际应用中，工业互联网系统的安全隐患主要体现在以下方面：（1）信息安全威胁：网络攻击、数据泄露及恶意软件可能导致系统数据失真或关键指令被篡改；（2）功能完整性风险：系统控制逻辑受到干扰可能引发功能失效或误动作；（3）物理设施脆弱性：关键设备因物理攻击或意外故障可能直接威胁生产安全；（4）工艺流程多样性：工艺优化不完善可能导致资源浪费、效率降低，甚至安全事故。

综合安全的提出不仅顺应了工业互联网系统日益复杂的需求，更是对传统安全策略的创新与延展。通过整合多领域安全模型、构建实时感知与动态优化机制，综合安全能够提升系统在应对未知威胁与快速恢复中的能力，为工业互联网的可靠运行提供了坚实保障。工业互联网系统的综合安全必将成为我国工业领域实现可靠稳定、安全可信、优质高效的重要前提。

2.2　现有问题与挑战

随着工业互联网系统的复杂性和规模的快速增长，其综合安全需求呈现出高度复杂化和多样化的特征。然而，传统安全分析技术在应对这一需求时显现出明显的局限性，具体体现在以下几个方面：

单一维度的分析范式。当前的大多数安全分析技术主要是针对信息安全、网络攻击防护或物理设备防护进行分离的单一维度分析。例如，网络安全技术侧重于防御数据泄露和网络攻击，而功能安全分析更关注设备逻辑和硬件完整性。这种分散的分析方法难以有效捕捉系统间复杂交互引发的综合性安全隐患。

动态威胁的预测能力不足。工业互联网系统运行环境的动态性极强，设备运行状态、网络通信拓扑及工艺流程常常随时间发生变化。然而，传统技术多基于静态模型或历史规则进行分析，缺乏对实时数据的深度挖掘和对潜在威胁的动态预测能力，从而导致对突发安全事件反应迟缓。

跨领域安全耦合分析的缺失。工业互联网系统涉及多个技术领域，包括控制工程、信息技术、通信网络及机械设备等。现有安全技术通常聚焦于某一领域内部的安全问题，缺乏多领域安全要素的耦合分析能力，尤其在功能、信息、物理和工艺之间的复杂交互关系中容易出现分析盲区。

全面覆盖生命周期的能力不足。工业互联网系统综合安全需求贯穿系统设计、部署、运行及维护的全生命周期。然而，现有分析技术通常集中于运行阶段，对设计阶段的安全性验证、部署阶段的风险评估及维护阶段的安全优化关注不足，导致整体安全保障的连续性和全面性受到限制。

系统级验证与优化的困难。在工业互联网系统中，安全保障的实现需要将安全策略部署在实际的复杂环境中进行验证。传统技术缺乏高效的系统级仿真验证能力，导致在实际系统中应用安全策略时可能出现不兼容、性能下降甚至引发新的安全隐患的问题。

综上所述，传统安全分析技术在面对工业互联网系统综合安全需求时存在明显的不足，难以满足当前复杂工业场景下对多维度、多阶段安全保障的需求。因此，亟需一种能够结合信息、功能、物理和工艺等多维度要素的创新型安全分析方法，以有效应对工业互联网系统的综合安全挑战。

2.3　数字孪生技术

数字孪生（Digital Twin）技术是一种通过创建物理实体、系统或过程的虚拟模型，以实现对其实时监控、分析和优化的技术。它结合了物理世界与虚拟世界，通过传感器、数据采集和实时反馈等手段，将物理对象的状态、行为和环境特征数字化，再通过模拟和分析，精确地反映物理系统的实际运行情况^[2~4]。

数字孪生技术在多个领域的实际应用，推动了多个行业的创新和效率提升。在智能制造领域，数字孪生技术可用于模拟和优化生产过程，帮助提高效率和产品质量^[5]。此外，数字孪生技术也被用于预测维护需求^[6、7]、提高建筑安全性^[8]、增强供应链韧性^[9]、支撑水资源安全管理^[10]等。

3　基于数字孪生的综合安全分析与验证平台

3.1　框架设计

基于数字孪生的综合安全分析与验证平台的整体框架如图1所示。该平台主要由虚拟层、实物层和数字孪生层三部分构成。这一框架通过多层次协作和紧密联动，实现对工业互联网系统安全的全面监测、动态评估和有效验证。

图1 基于数字孪生的综合安全分析与验证框架

虚拟层是平台的展示与交互界面，同时也是设备虚拟化的实现区域。在这一层中，平台能够以直观的方式显示场景的整体拓扑结构，包括系统中各设备、节点和网络的连接关系。此外，虚拟层还承担了设备虚拟化的任务，可以将实物层控制器的操作员站以虚拟机形态呈现，从而为用户提供便捷的可视化交互手段。在安全分析过程中，虚拟层不仅支持场景的动态展示，还能够直观反映系统状态和安全策略的实施效果。

实物层由工业互联网系统中的实际控制器和其他实物设备组成，是数字孪生技术与物理世界连接的关键节点。通过网络，实物层设备与虚拟层进行通信，传输设备状态信息、网络流量等实时数据。此外，实物层还通过输入输出（I/O）映射接口，与数字孪生层中的模型保持同步连接。这种双向通信确保了平台能够获取精准的物理设备运行数据。

数字孪生层是平台的核心功能模块，承载了被控设备的数字孪生模型。通过实时更新和多维度数据集成，数字孪生层实现了对物理设备的全面建模和动态仿真，涵盖设备的尺寸、物理、化学、行为等多方面特性。该层不仅可以实时反映被控设备的运行状态，还能够在虚拟环境中模拟各种安全场景、测试安全策略，并支持对潜在威胁和系统异常的预测和评估。此外，数字孪生层与实物层和虚拟层的紧密交互，使其成为实现系统动态联动与综合安全分析的重要中枢。

这一框架通过虚拟层的设备虚拟化与拓扑展示、实物层的实时数据采集与网络连接，以及数字孪生层的高精度仿真与动态交互，实现了从物理设备到虚拟环境的全方位安全分析。通过将物理与数字世界深度融合，该平台能够有效弥补传统安全分析技术的不足，提供跨领域、全生命周期的安全支持，为工业互联网系统的高效运行与安全保障提供了可靠的技术支撑。

3.2　核心应用流程

基于数字孪生的综合安全分析与验证平台的核心应用流程包括以下几个关键步骤，形成了一套完整、高效的安全分析闭环系统。

首先，根据具体的安全分析任务确定分析场景。这一步骤需要明确待分析系统的范围、目标及场景中的关键要素，例如涉及的设备类型、交互关系以及潜在的威胁场景。通过对分析需求的清晰定义，为后续的模型构建和分析提供明确的方向。

接着，基于场景需求构建数字孪生模型。平台采用NGM^[11]作为核心建模工具。NGM工具具备非因果、多领域、多尺度建模能力，能够处理复杂的工业系统建模需求。它支持联立方程的求解和大规模并行处理，同时提供专业的参数分析与优化方法，使得模型的构建和验证过程更加精准和高效。此外，NGM还支持模型交换与联合仿真，为跨领域、多系统的集成分析提供了便利。NGM工具覆盖了炼油、化工、电厂等工业流程的全流程单元设备建模，并内置丰富的物性数据库和多种适配的物性方法包。这些功能使得它能够满足不同工业场景下的建模需求。利用NGM构建的数字孪生模型，能够全面映射物理系统的尺寸、物理、化学和行为特性。这些模型通过对设备进行精细的数字化仿真，提供了高度贴近真实环境的虚拟实验平台，使安全分析人员可以在其中开展多维度的系统研究。

在模型搭建完成后，搭建真实控制系统并与数字孪生系统形成闭环。这一阶段通过将物理设备与数字孪生层实现实时交互，使得数字孪生模型能够动态反映物理系统的运行状态，同时也能通过虚拟层的策略测试和仿真结果，反向优化物理系统的运行模式和安全策略。这种闭环联动机制确保了物理世界与虚拟环境之间的实时数据同步和交互，为安全分析的精确性和有效性提供了技术保障。

最后，安全分析人员在平台中对系统进行全面的分析。在这一阶段，分析人员利用平台提供的虚拟环境，模拟各种故障场景和安全事件，通过观察数字孪生系统的响应行为和安全策略的适应性，识别潜在的风险点。此外，平台支持对不同的安全策略和配置方案进行测试和比较，帮助分析人员验证策略的可行性，并制定优化后的安全防护措施。

这一核心应用流程通过明确的任务划分和严密的步骤执行，不仅实现了工业互联网系统的综合安全分析，还提供了灵活的策略验证手段，为系统设计、运行和优化中的安全需求提供了强有力的技术支撑。

3.3　平台主要优势

相比于传统安全分析方法，本平台通过引入数字孪生技术，具备以下主要优势：

（1）多维度安全综合评估。现有安全分析技术往往只关注单一的安全维度，难以对信息安全、功能安全、物理安全和工艺安全等多层次的安全需求进行综合评估。本平台能够建立物理设备、网络系统和业务流程的虚拟副本，从而在数字环境中对各个层次的安全性进行全方位的监控和评估。通过将信息、功能和物理层面的安全数据进行整合，本平台可以提供跨层次、跨领域的综合安全分析，帮助安全人员全面了解系统的潜在风险。

（2）动态威胁预测与风险识别。现有技术在应对动态安全威胁时能力不足，尤其在面对不断变化的安全环境时，难以及时发现潜在的安全风险。数字孪生技术能够反映出系统状态的变化，并进行动态仿真。结合人工智能和大数据分析，数字孪生可以实现对安全威胁的实时监测和预测，提前发现潜在的漏洞或攻击行为，为系统提供预警和应急响应机制，从而提高系统对突发安全事件的应对能力。

（3）跨领域安全耦合分析。工业互联网系统通常涉及多个领域和子系统之间的复杂交互，现有技术在跨领域安全耦合分析方面的能力较弱，无法有效捕捉系统间交互带来的风险隐患。数字孪生技术能够模拟和仿真不同系统、不同领域之间的交互过程，通过虚拟环境中的多维度数据整合，揭示出潜在的耦合风险和交互问题。例如，它可以在生产系统、信息系统和控制系统之间进行深度分析，识别系统间不当交互可能导致的安全漏洞，从而提供更为精确的安全防护方案。

（4）全生命周期的安全保障。现有的安全技术缺乏全生命周期的保障，无法在工业互联网系统的设计、运行和优化等各个阶段提供有效的安全支持。数字孪生技术可以贯穿整个系统生命周期，从设计阶段开始进行安全评估和优化。在系统开发过程中，利用数字孪生模型模拟各种场景和风险情况，帮助设计人员在早期阶段识别安全隐患并加以修正；在运行阶段，通过实时监控和动态反馈，进行安全监测和漏洞修复；在优化阶段，数字孪生还可以根据实际运行数据对安全策略进行调整和优化，确保系统始终处于安全的状态。

（5）虚拟环境中的安全策略验证与优化。现有技术缺乏在对安全策略和功能变更的全面推演与验证手段，导致系统级的验证与优化存在困难。数字孪生技术通过创建高度还原的虚拟模型，能够在不影响实际系统运行的情况下，进行各种安全策略的验证和优化。通过模拟不同的攻击场景、故障状态和应急响应策略，数字孪生可以帮助企业测试和验证安全防护措施的有效性，确保安全策略在复杂环境下的适应性和可靠性，从而提高整个工业互联网系统的安全水平。

综上所述，数字孪生技术通过实现物理与数字世界的实时连接，提供了一个多维度、跨领域、全生命周期的安全分析与预测平台，能够解决现有技术在工业互联网安全方面的多项局限。它不仅能实现综合安全评估、动态威胁预测、跨领域风险识别和全生命周期的安全保障，还能通过虚拟环境中的推演与验证，优化安全策略，提升系统的整体安全性。因此，数字孪生技术在工业互联网安全中的应用具有重要的价值和潜力，能够为工业互联网系统提供更加可靠和全面的安全防护。

4　应用前景分析

本文提出的基于数字孪生的工业互联网系统综合安全分析与验证平台在人员培训和流程熟悉方面具有重要作用。该平台为新员工提供了一个安全、可控的环境，使其在实际操作前能够全面了解工控系统的各项功能和流程。这种培训方式降低了培训成本，提高了培训的有效性，有助于新员工快速掌握操作技能，从而减少因操作不当引发的事故和故障。

此外，平台可以对工控系统进行全面的测试验证。在实际生产中，系统的升级和调整可能带来未知的风险，而通过虚拟环境进行推演分析，可以在不影响实际生产的情况下评估各种调整的效果。这种预演能力使得企业能够在决策过程中更加科学合理，降低了因系统不稳定引发的经济损失。

平台的推广应用将为相关行业的绿色发展和可持续运营做出重要贡献。随着全球对环境保护和低碳排放的要求日益提高，行业面临着巨大的社会压力。

通过数字孪生平台的应用，可以优化生产工艺，降低能源消耗，从而有效减少碳排放和环境污染风险。这不仅有助于企业实现环保目标，也符合全球推动绿色发展的政策方向。

5　总结与展望

本文提出的基于数字孪生的工业互联网系统综合安全分析与验证平台，为工业互联网系统的高效与安全运行提供了全面的理论和实践支持。随着人工智能、大数据与物联网技术的深入发展，数字孪生在更多复杂工业领域的应用前景广阔，将在推动工业智能化和数字化转型中发挥更加重要的作用。

作者简介

王文海（1967-），男，浙江宁波人，研究员，博士，现就职于浙江大学，主要从事控制装备及综合安全方面的研究。

刘沛宇（1993-），男，山东潍坊人，研究员，博士，现就职于浙江大学，主要从事工业互联网系统安全方面的研究。

谢辰承（1993-），男，浙江杭州人，工程师，学士，现就职于浙江大学，主要从事工控安全方面的研究。

武　岳（1994-），男，吉林长春人，工程师，硕士，现就职于浙江大学，主要从事工业控制系统信息安全方面的研究。

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摘自《自动化博览》2025年1月刊