一种用于工业互联网安全应急响应的数字孪生技术

钟云杰，王会成，朱云强，罗 春，李 毅，郑 熠

（1 新凤鸣集团股份有限公司 浙江 桐乡 314513）

（2 浙江五疆科技发展有限公司 浙江 桐乡 314513）

0 引言

数字孪生技术能够实时模拟和监测工业系统的运行状况，并与真实系统保持同步更新。 这为实时监测、检测和分析安全威胁提供了有力支持。 然而，目前仍存在工业互联网安全领域的研究和应用不足的情况。 在当今工业互联网迅猛发展的背景下，安全威胁逐渐成为一个严峻的挑战。 为了有效保护工业系统的安全性，研究人员纷纷寻求创新的解决方案。 数字孪生技术作为一种潜力巨大的工具，为工业互联网安全提供了新的可能性［1］。 本文旨在研究并实现基于数字孪生技术的工业互联网安全应急响应系统，以应对不断增加的安全威胁。

1 数字孪生内涵

数字孪生技术在工业互联网安全应急响应中的应用，同样是基于物理模型、传感器更新和设备运行历史数据等多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程。 它通过整合这些数据来源，在虚拟空间中映射装备的全生命周期过程。 通过对物理实体的力、热、声、光、电、磁等多物理量进行实时动态仿真，数字孪生技术能够降低方案优化、参数调整、预测诊断等措施的试错成本。

为了实现工业互联网安全应急响应，数字孪生技术以现实世界的物理实体为参照，在计算机中通过三维建模技术构建对应的虚拟实体，并通过数据交互技术实现现实世界与虚拟世界之间的双向数据交互。 以物理实体、虚拟实体、孪生数据、连接和服务的数字孪生五维模型，为数字孪生技术在工业互联网安全应急响应中的具体应用提供了思路。 数字孪生五维模型如图1 所示。

数字孪生认识规律如图2 所示。 在工业互联网安全应急响应的实践中，可以基于数字孪生技术构建完整的数字孪生模型。 通过将工业互联网作为连接通道，将工业软件及智能算法作为服务端，科技人员或管理人员可以在虚拟世界中低成本地实现对实际物理世界的认识、控制、预测和改造。

图2 数字孪生认识规律

数字孪生技术的应用可以通过实践和认识的反复过程，优化参数，进行仿真计算，并将不合理的推断、决策和低级错误在数字孪生模型中暴露出来。 经过云端决策中心的分析判断后，最佳的数字孪生测试方案可以被移植到工业互联网实际物理世界中，从而显著降低安全应急响应的风险和成本，提高成功率［2］。

数字孪生技术在工业互联网安全应急响应中的应用，为应对安全事件提供了一种低成本、可重复性强的方法。通过在虚拟世界中模拟数据的采集与分析、设备故障的预测与诊断、灾害的预防与治理以及应急响应措施的设计与规划等方面的应用，数字孪生技术为工业互联网安全提供了有效的解决方案。

2 工业互联网应急响应

工业互联网应急响应是确保工业互联网安全的重要组成部分，其目标是应对网络安全事件和威胁而制定一系列应急措施和响应机制［3］。 在分析工业互联网的应急响应时，可以从几个方面进行阐述。 首先，在应急响应计划方面，需要建立完善的应急预案，明确各类网络安全事件的响应流程、责任分工和信息沟通渠道，以确保在事件发生时能够迅速、有效地应对［4］。 其次，对于威胁监测与情报分析，需要建立实时监测系统，对工业互联网的网络流量、设备状态和入侵行为进行监控和分析，并及时收集、整理和研判网络威胁情报，为应急响应提供有力支持。 最后，建立安全事件响应团队和完善的演练机制也至关重要。 团队成员应具备专业的安全技术和应急处置能力，并经过定期的演练和培训来提升应对能力［5］。 通过综合考虑和实施这些措施，可以提升工业互联网的应急响应能力，降低网络安全事件对工业互联网运营的风险，从而确保工业互联网系统的安全可靠运行。

3 设计和实施基于数字孪生的应急响应系统

3.1 应急响应系统的组成和架构

基于数字孪生技术的应急响应系统如图3 所示。

图3 应急响应系统架构

（1）物理实体：指实际的工业互联网系统、设备、传感器等物理实体，在数字孪生系统中作为参考对象存在。

（2）虚拟实体：通过三维建模技术，在计算机中构建与物理实体相对应的虚拟实体，实现了物理实体在虚拟空间中的映射。

（3）孪生数据：包括物理实体和虚拟实体在工作过程中产生的数据，例如传感器数据、历史数据等。 这些数据在数字孪生系统中进行交互和分析，用于实时监测、检测和分析安全威胁。

（4）连接和服务：用于实现现实世界与虚拟世界之间的双向数据交互。 通过工业互联网作为连接通道，将工业软件及智能算法作为服务端，实现在虚拟世界中对实际物理世界的认识、控制、预测和改造［6］。

3.2 创建数字孪生模型

数字孪生模型的创建涉及以下步骤：

（1）传感器数据采集：使用各种传感器设备实时监测物理实体的参数和状态数据，如温度、压力、加速度等。 这为建模和分析提供了必要的实时数据，是数字孪生模型的基础。

（2）历史数据收集：汇总物理实体过去的运行数据，包括设备状态和故障记录。 这些数据可以来自传感器、控制系统日志和维护记录，为建立数字孪生模型提供了宝贵的参考信息。

（3）数据清理与预处理：对采集到的数据进行噪声过滤、异常值检测、数据插补等操作，以确保数据的准确性和完整性［7］。 这一步骤至关重要，因为高质量的数据是模型建立的基础。

（4）模型建立：利用建模技术，对清理后的数据进行处理和分析，构建数字孪生模型。 这一过程可以基于物理原理或机器学习算法来实现。 建模的目的在于揭示物理实体的内在关联和行为规律，从而为后续的分析和优化提供支持。

（5）模型验证与优化：将建立的数字孪生模型与实际物理实体进行对比和验证，以不断提高模型的准确性和可靠性。 模型可以用于预测、监控和优化物理实体的运行状态和性能，从而为决策支持和问题解决提供有力工具。

3.3 安全威胁实时监测、检测与分析

通过数字孪生技术，可以实现对工业互联网系统的实时检测和分析，以识别和应对安全威胁。 具体步骤包括：

（1）实时监测：数字孪生技术利用虚拟模型实时获取物理实体的状态和参数数据，并将其与预设的安全阈值进行比较，以检测潜在的安全问题。 这一过程涉及传感器数据采集和数字孪生模型的实时更新，从而持续监测和深入分析物理实体的运行状态。 如果某个参数超出了设定的安全范围，系统会立即发出警报，以采取及时的纠正措施。这种实时监测有助于识别可能存在的安全漏洞和异常行为，以维护工业互联网系统的安全性。

（2）安全威胁检测：借助数字孪生模型，系统对物理实体的运行状态进行评估和分析，以识别可能存在的安全威胁、漏洞和异常行为。 数字孪生模型能够模拟物理实体的行为，并将其与实际运行过程进行详尽比对。 通过这种对比分析，可以发现不符合正常行为的模式或异常情况，从而确定潜在的安全威胁。 例如，如果某个设备的工作状态与该设备在相同工况下的历史数据存在明显差异，就可能存在安全问题。 安全威胁检测可以借助数据挖掘和机器学习算法等手段，对数据进行深入分析和模式识别，从而提高检测潜在威胁的准确度和敏感度［8］。

（3）安全分析：在检测到安全威胁后，系统可以利用数字孪生模型和历史数据进行进一步分析，以确定威胁的等级和潜在影响，并提供预测和建议。 这有助于评估威胁的严重程度以及对系统运行的可能影响。 同时，还可以利用数字孪生模型进行模拟和仿真，验证不同的对策和防御措施的有效性。 此外，安全分析还可以通过回顾和总结历史安全事件的数据，为未来的威胁提供预测和建议。 通过对安全事件数据的积累和分析，可以不断提升数字孪生模型的性能并改进安全防护措施。

综合而言，通过实时监测、安全威胁检测和安全分析，数字孪生技术有助于工业互联网系统实现对安全威胁的检测和分析，提供预测和建议，从而增强系统的安全性和鲁棒性。

3.4 基于数字孪生模型的决策和应对策略

基于数字孪生模型的决策和应对策略可以参考以下步骤：

（1）决策支持：数字孪生模型提供的数据和分析结果可以辅助决策者制定应急响应策略和措施，并进行风险评估。 借助通过数字孪生模型获得的实时监测、检测和分析的结果，决策者可以了解系统的当前状态、潜在的威胁以及可能的影响。 基于这些信息，决策者可以制定应对策略，包括备用方案、紧急修复措施和资源分配等。

决策支持还包括风险评估，通过数字孪生模型的分析，可以评估不同应对措施的效果和风险程度。 决策者可以根据评估结果选择最合适的策略，以降低风险并确保系统的安全。

（2）应急响应计划：根据数字孪生模型的分析结果，制定和优化应急响应计划是有效进行安全事件处理的关键。 应急响应计划包括明确的安全事件处理流程、详细的责任分工和高效的信息沟通机制。 通过数字孪生模型的数据和分析，可以更准确地确定不同安全事件的紧急程度和处理优先级，进而指导应急响应团队在事件发生时迅速采取行动。

应急响应计划的优化也需要基于数字孪生模型的实时监测和分析结果，不断更新和改进，以应对不断变化的安全威胁。

（3）应急演练：通过数字孪生模型进行虚拟演练，可以评估和验证应急响应计划的可行性和有效性，同时发现潜在问题并加以改进。 应急演练是指在模拟环境下进行的实际场景演练，利用数字孪生模型模拟不同的安全事件，并根据应急响应计划采取相应的应对措施。 通过演练，可以评估响应团队的反应速度、协调能力和决策准确性，发现并解决潜在的问题，从而提高整个应急响应体系的效能和适应性。

（4）实施应对策略：根据数字孪生模型的建议，采取相应的应对策略是确保工业互联网系统安全可靠运行的重要步骤。 应对策略可以包括隔离受影响的系统、修复漏洞、恢复正常运行等。 数字孪生模型能够提供对应急响应措施的评估和预测，决策者可以根据模型输出的指导意见有针对性地采取措施，从而降低安全风险并缩短系统恢复时间。

通过设计和实施基于数字孪生的应急响应系统，可以提高工业互联网的安全性和应急响应能力。 数字孪生模型作为决策支持的强大工具，可以为决策者提供准确而及时的信息，帮助他们制定有效的应对策略和措施。

4 结语

本文提出了一种基于数字孪生技术的工业互联网安全应急响应系统的构建方案。 通过数字孪生技术的实时模拟和监测能力，该系统能够有效应对日益增多的安全威胁，从而提高工业系统的安全性和应急响应能力。 数字孪生技术能够实时模拟和监测工业系统的运行状况，并提供准确的实时数据，为应急响应提供有力支持。 本文详细阐述了基于数字孪生的应急响应系统的组成和架构，包括数据采集、历史数据收集、数据清理与预处理以及模型建立等关键步骤。 这些步骤的实施能够提供高质量的数据支持，为决策者制定有效的应急响应策略提供重要参考。 该系统能够实时监测、检测和分析安全威胁，并使决策者能够快速应对风险，保护工业系统的稳定运行。 基于数字孪生技术的应急响应系统在提高工业互联网系统安全和应急响应能力方面具有较大的潜力。