★彭玲黄冈市不动产登记中心

★李聿文深圳大学

★邓杰广州信念智能机器人科技有限公司

★张斌新疆政法学院

1　引言

随着信息技术的飞速发展和数据量持续飙升，工业控制系统（Industrial Control Systems，ICS）已成为现代工业基础设施的核心，广泛应用于能源、交通、制造等多个关键领域。ICS通过精确控制和管理，确保了工业生产的高效率和稳定性，对国家经济安全和社会发展具有重要意义[1]。然而，ICS与互联网的深度融合也引入了日益增长的信息安全威胁，包括恶意软件攻击、数据泄露、系统中断等，这些威胁可能导致严重的后果。

在这一背景下，类脑智能技术作为一种新兴的技术手段，因其独特的信息处理机制和高效的计算能力，为ICS信息安全提供了新的解决方案。类脑智能，也称为神经形态计算，是一种模仿人脑神经元和突触网络结构的技术，它通过模拟人脑的工作方式，实现对信息的高效处理^[2]。类脑智能技术的发展，不仅在图像识别、自然语言处理、决策支持等领域展现出巨大潜力，而且在ICS的信息安全领域也显示出其独特的优势^[3]。

类脑智能技术在ICS信息安全中的应用主要体现在智能机器人定位、决策算法优化、异常检测与入侵防御等方面。通过模拟人脑的空间认知能力，提高机器人在复杂工业环境中的定位精度和导航效率；利用类脑智能算法优化生产决策过程，提高决策的准确性和响应速度；通过学习正常操作模式，类脑智能系统能够快速识别异常行为和潜在入侵，提高系统的防御能力^[4]。

尽管类脑智能技术在ICS的信息安全中展现出巨大潜力，但也面临着一系列挑战，如复杂背景下的小目标检测，特殊环境中的许多严重任务，如工业缺陷检测、大规模行人统计、遥感图像识别等，都要求该模型对小目标的检测具有高精度^[5]。这些问题的存在限制了类脑智能技术在ICS信息安全中的实际应用和发展。

本文旨在综合分析类脑智能技术在ICS信息安全中的应用现状，并探讨其面临的挑战。文章首先回顾了类脑智能的发展历程和关键技术，然后详细讨论了类脑智能在ICS信息安全中的具体应用案例，如异常行为检测和响应机制。本文进一步探讨了类脑智能在ICS信息安全中的潜在价值和面临的技术挑战，包括算法的可解释性、实时性和鲁棒性问题。最后，本文提出了未来研究方向，包括算法优化、跨学科合作、标准化和法规制定，以促进类脑智能技术在ICS信息安全中的深入研究和广泛应用。本文的研究旨在为ICS信息安全领域提供新的视角和解决方案，推动类脑智能技术的实际应用和产业发展。

2　类脑智能技术概述

2.1　类脑智能的定义和发展历史

类脑智能技术，作为智能计算领域的一个创新分支，其核心理念在于仿效人类大脑的神经网络架构及其信息处理能力，以此构建先进的计算系统^[2]。这种技术试图通过模拟大脑的神经元和突触的工作方式，实现对复杂数据的高效处理和智能决策。类脑智能技术的发展可以追溯到20世纪40年代，随着电子计算机的诞生和人工智能的兴起，科学家们开始探索模拟大脑功能的计算模型^[6]。进入21世纪，随着神经科学的进步和计算技术的发展，类脑智能技术迎来了快速发展的黄金时期，特别是在深度学习、认知计算和生物启发式计算等领域取得了显著进展^[7]。发展历程如表1所示。

表1 类脑智能技术发展历程^[7]

2.2　类脑智能的关键技术和原理

类脑智能的关键技术主要包括以下几个方面：

（1）深度学习（Deep Learning）：作为一种前沿的技术手段，深度学习在类脑智能领域占据着重要地位。它主要借助构建多层神经网络的方式，进而对数据中存在的复杂模式以及各类特征进行有效学习。深度学习模型能够自动提取数据的高层特征，这在图像和语音识别等领域尤为重要。

（2）神经形态计算（Neuromorphic Computing）：神经形态计算旨在模拟大脑神经元和突触的生物物理特性，通过低功耗、高效率的硬件实现智能计算^[3]。这种技术通过模仿大脑的工作方式，提高了计算系统的能效比。

神经忆阻器是模仿生物神经元和突触的一种神经形态计算的新型器件，是构建人工突出和类脑系统的核心元件之一^[8]。神经形态忆阻系统能够模拟神经可塑性，仿照生物神经元的功能，从而提升逻辑运算的效率，如公示（1）。在（准）理想的无源忆阻电路中，忆阻存储器的动态变化可以用封闭的数学形式来描述：

（3）神经编码和解码（Neural Encodingand Decoding）：神经编码和解码技术研究如何将信息编码为神经信号，以及如何从神经信号中解码信息，这对于脑机接口和神经假肢等领域至关重要^[3]。

神经编码涉及神经元将外界刺激转化为神经信号，而神经解码则关注神经元如何解析并识别传入的原始外部刺激。这一过程可以通过贝叶斯公式来关联刺激（stimulus）与反应（response），从而预测和描述大脑对各种刺激的响应，如公示（2）：

（4）认知计算（Cognitive Computing）：认知计算强调模拟人类的认知过程，包括感知、学习、推理和决策等^[4]。它通过整合多种算法和技术，使机器能够像人类一样理解和解决问题。

（5）生物启发式算法（Bio-inspired  Algorithms）：这类算法从自然界和生物系统中汲取灵感，如遗传算法、粒子群优化等，它们在解决优化问题和复杂系统建模中表现出色^[11]。

（6）突触可塑性（Synaptic  Plasticity）：突触可塑性是大脑学习记忆的基础，类脑智能技术通过模拟突触的动态变化来增强模型的学习能力和适应性^[12]。

通过模拟大脑的并行处理和分布式存储能力，类脑智能技术能够灵活地处理大规模、高维度的数据，并在不断变化的环境中进行学习和适应。

综上所述，类脑智能技术，凭借其独特的信息处理机制和高效的计算能力，在工业控制系统信息安全领域展现出显著的应用潜力。随着技术的不断发展和完善，预计类脑智能技术将会在工业自动化和信息化安全领域中扮演重要的角色。

3　类脑智能在ICS信息安全中的应用

类脑智能技术在ICS信息安全领域的应用正逐步展现出其独特价值与潜力。本节将详细探讨类脑智能技术在智能机器人定位与导航、决策算法优化以及异常检测与入侵防御等方面的应用，并引用相关文献以支持讨论。

3.1　智能机器人定位与导航

在工业自动化领域，智能机器人的精确定位与导航对于保障生产流程的顺畅和安全至关重要。智能机器人在移动过程中形成了大量的轨迹数据，这些轨迹数据包含着丰富的时空特征信息，揭示活动模式和行为特征^[13]。类脑智能技术通过模仿人脑的空间认知和学习机制，实现高效捕捉轨迹特征点并实时更新观测模型，提高了机器人在复杂工业环境中的定位精度和导航效率。此外，类脑智能技术还能够通过学习环境特征，提高机器人在动态变化环境中的鲁棒性和适应性^[2]。

3.2　决策算法与优化

在ICS中，高效的决策算法对于系统的稳定运行和响应能力至关重要。类脑智能技术，特别是强化学习（Reinforcement Learning），已被用于优化决策过程。通过软硬件进行实验配置，部署云节点，建立数学模型，我们设计了一个通用、完整、易于实现的统一时空信息云平台进行决策和优化^[14]。在实际应用中，这种算法可以帮助ICS在面对突发事件时快速做出感知与决策。

3.3　异常检测与入侵防御

异常检测和入侵防御是ICS信息安全的关键组成部分。类脑智能技术，尤其是深度学习中的自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs），已被用于识别和预测潜在的安全威胁。这些模型能够学习正常操作模式，并在检测到偏离正常行为时发出警报^[15]。此外，类脑智能技术还能够通过模拟人脑的记忆和学习机制，提高系统对新型攻击模式的识别能力，从而增强系统的防御能力^[16]。

4　面临的挑战与问题

尽管类脑智能技术在ICS信息安全领域展现出巨大潜力，但其应用也伴随着一系列挑战，包括算法的可解释性、透明度、实时性、系统响应速度和鲁棒性等问题。

4.1　算法的可解释性与透明度

类脑智能算法，尤其是深度学习模型，因其复杂的内部结构和高度的非线性处理过程，常常被视为“黑箱”。这种缺乏透明度的特性引起了广泛的关注和讨论。在ICS信息安全领域，算法的决策过程需要被理解和信任，以确保在出现误报或漏报时能够进行有效的人工干预和调整。因此，类脑智能技术应用的一个关键难点是提高算法的可解释性。

4.2　实时性与系统响应速度

ICS的安全性不仅取决于其准确性，还取决于其响应速度。在面对紧急情况或快速变化的威胁时，系统必须能够迅速做出反应以防止潜在的安全事故^[2]。类脑智能算法通常需要大量的计算资源，这可能导致处理延迟，影响系统的实时性能。因此，如何优化算法和解决计算资源也是一个大问题。

4.3　鲁棒性与系统稳定性

ICS必须在各种复杂和不确定的环境中稳定运行。要求类脑智能系统需要具备足够的鲁棒性来处理噪声数据、异常行为和潜在的攻击，同时保持其性能不受这些因素的影响^[3]。在使用类脑智能技术来强化工业控制系统的网络安全时，我们必须重视系统稳定性这一关键因素。随着网络攻击手段的不断变化和升级，确保系统的稳定运行变得尤为重要。

5　总结与展望

本研究综合分析了类脑智能技术在ICS信息安全领域的应用现状、面临的挑战与问题，并深入探讨了其对未来ICS安全的潜在影响，得出如下主要结论：

（1）类脑智能技术在ICS信息安全领域展现出巨大潜力，其独特的信息处理机制能有效提升ICS的安全防护，尤其在智能机器人定位、决策优化和异常检测等方面。然而，它也面临着算法可解释性、实时性和鲁棒性等挑战，需要通过跨学科研究、算法优化和硬件升级来解决。未来研究需关注算法可解释性、计算效率和系统鲁棒性的提升，以及跨学科合作、标准化和法规制定，以推动类脑智能技术在ICS信息安全中的应用和发展。

（2）类脑智能技术的应用不仅将极大提升ICS的安全性和生产效率，还将通过与物联网、大数据、云计算等新兴技术的融合，推动工业自动化和智能化的新发展，构建新的产业生态，为工业控制系统安全领域带来长远的增长动力。

综上所述，类脑智能技术在ICS信息安全中的应用前景广阔，但也面临着不少挑战。未来的研究和应用需要综合考虑技术、经济、社会等多方面因素，以实现类脑智能技术在ICS信息安全中的最大化效益。

★基金项目：中国科协“类脑感知技术应用与产业链发展决策咨询”项目（2024-28）；新疆政法学院校长基金重点项目（XZZK2022002）。

作者简介

彭　玲（1989-），女，湖北黄冈人，工程师，双学士，现就职于黄冈市不动产登记中心，主要从事空间智能规划、类脑智能方面的研究。

李聿文（2005-），女，云南昆明人，深圳大学计算机与软件学院计算机科学与技术专业本科生，主要从事计算机视觉方面的研究。

邓　杰（1984-），男，广东广州人，高级工程师，博士，现就职于广州信念智能机器人科技有限公司，主要从事智能情感机器人方面的研究。

张　斌（1982-），男，湖北荆州人，高级工程师，博士生，中国科协“类脑感知技术应用与产业链发展决策咨询”项目负责人，现就职于新疆政法学院信息网络安全学院、网络信息中心，主要从事类脑智能、目标检测方面的研究。（通讯作者）

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摘自《自动化博览》2025年1月刊