课题申报书表

课题申报书表一、封面内容

项目名称：面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国家智能制造研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

随着工业互联网的快速发展，边缘计算已成为智能制造的核心基础设施，其安全防护问题日益凸显。本项目旨在研究面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制，通过构建多层次、动态化的安全体系，提升边缘计算环境下的数据安全性和系统可靠性。项目核心内容包括：一是分析智能制造场景下边缘计算的安全风险特征，识别关键脆弱性；二是设计基于的异常检测算法，实现对边缘节点的实时监控与威胁预警；三是研发轻量级加密协议，在保证计算效率的同时增强数据传输的安全性；四是构建安全评估模型，验证防护机制的有效性。研究方法将结合形式化验证、仿真实验和实际场景测试，预期成果包括一套完整的边缘计算安全防护方案、相关技术标准草案以及原型系统。本项目的实施将有效降低智能制造系统遭受网络攻击的风险，为工业互联网的规模化应用提供技术支撑，具有重要的理论意义和工程价值。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正驱动全球制造业向数字化、网络化、智能化方向转型升级。边缘计算作为工业互联网的关键组成部分，通过在靠近数据源头的边缘侧进行数据处理和存储，有效降低了数据传输延迟，提高了响应速度，是实现智能制造、工业物联网（IIoT）等应用场景的基础支撑。当前，工业互联网边缘计算已广泛应用于生产过程监控、设备预测性维护、智能质量控制等领域，其重要性日益凸显。

然而，随着边缘计算应用的普及和复杂性的增加，其安全防护问题也日益严峻。与传统云计算环境相比，工业互联网边缘计算面临着更多独特的安全挑战，主要体现在以下几个方面：

首先，边缘设备资源受限。工业边缘节点通常部署在恶劣的工业环境中，计算能力、存储空间和能源供应均受到严格限制。这使得传统的安全防护措施难以直接应用，需要在保证安全性的同时，最大限度地降低对边缘节点性能的影响。

其次，边缘计算环境异构性强。工业边缘设备来自不同厂商，采用不同的硬件架构和操作系统，网络拓扑结构也具有动态性和复杂性。这种异构性给安全策略的统一部署和跨设备协同带来了巨大困难。

再次，工业数据安全要求高。智能制造场景下的数据涉及生产过程、设备状态、企业核心机密等敏感信息，一旦泄露或被篡改，将造成严重的经济损失和安全风险。因此，边缘计算环境下的数据安全防护需要满足严格的保密性和完整性要求。

目前，针对工业互联网边缘计算的安全防护研究尚处于起步阶段，存在以下主要问题：

一是安全防护机制缺乏针对性。现有研究多借鉴云计算安全理论，未能充分考虑工业边缘环境的特殊性，导致防护措施不适用或效率低下。

二是威胁检测能力不足。工业边缘场景下的攻击具有隐蔽性强、变异快等特点，传统的基于特征的检测方法难以有效识别新型攻击。

三是安全更新维护困难。边缘设备分布广泛、数量庞大，且维护条件恶劣，传统的安全补丁更新方式难以满足实时性和可靠性要求。

四是跨域协同防护体系缺失。工业互联网涉及设备层、网络层、平台层等多个安全域，缺乏有效的跨域安全协同机制，难以形成整体防护合力。

因此，开展面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制研究，具有重要的理论意义和现实必要性。通过解决上述问题，可以提升工业边缘计算环境的安全水平，为智能制造的健康发展提供安全保障，促进工业互联网技术的广泛应用。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究具有重要的社会价值、经济价值以及学术价值，将对推动智能制造产业发展、保障工业信息安全、促进相关学科进步产生积极影响。

社会价值方面，本项目通过提升工业互联网边缘计算的安全防护水平，有助于保障工业生产安全和社会稳定。工业边缘计算广泛应用于关键基础设施、生产制造等领域，其安全性直接关系到国计民生。本项目研究成果将有效降低工业系统遭受网络攻击的风险，避免因安全事件导致的重大生产事故和社会影响，提升社会安全防护能力。此外，项目研究将推动工业互联网安全标准的制定和完善，促进产业安全生态的形成，为构建安全可信的智能制造社会贡献力量。

经济价值方面，本项目研究成果将产生显著的经济效益。首先，通过提升工业边缘计算的安全水平，可以降低企业因安全事件造成的经济损失，包括生产中断、数据泄露、设备损坏等。其次，项目研发的安全防护技术和方案将形成新的市场产品和服务，带动相关产业发展，创造新的经济增长点。再次，项目成果将提升我国在工业互联网安全领域的自主创新能力和国际竞争力，推动相关产业高端化发展，为经济高质量发展提供技术支撑。据估计，工业互联网安全市场规模在未来五年内将保持年均30%以上的增长速度，本项目的研究成果将占据重要市场份额，产生巨大的经济价值。

学术价值方面，本项目的研究将推动相关学科的理论创新和技术进步。在理论层面，项目将探索适用于工业边缘计算环境的安全防护新理论、新方法，丰富和完善工业网络安全、密码学、等领域的学术体系。在技术层面，项目将研发一系列具有自主知识产权的安全防护技术，包括轻量级加密算法、智能威胁检测技术、安全更新机制等，提升我国在工业互联网安全领域的核心技术能力。此外，项目研究将培养一批高素质的工业互联网安全人才，为相关学科的发展提供智力支持。项目成果还将促进学术界与产业界的深度融合，推动安全技术的转化和应用，形成良好的学术研究生态。

四.国内外研究现状

1.国外研究现状

国外在工业互联网边缘计算安全领域的研究起步较早，取得了一定的进展。主要研究方向包括边缘设备安全、边缘网络安全、边缘数据处理安全等方面。

在边缘设备安全方面，国外研究者重点研究了边缘设备的物理安全和软件安全。物理安全方面，通过设计防护外壳、温控系统等手段，防止设备被非法物理接触和破坏。软件安全方面，主要研究边缘设备的漏洞发现与修补、安全启动机制、访问控制等。例如，美国卡内基梅隆大学的研究团队提出了基于可信计算的技术，通过硬件辅助的安全机制，保障边缘设备的启动过程和安全运行。德国弗劳恩霍夫研究所则重点研究了边缘设备的轻量级安全协议，以适应资源受限的环境。

在边缘网络安全方面，国外研究者主要关注边缘网络的入侵检测、数据加密和身份认证等。例如，美国斯坦福大学的研究团队提出了基于机器学习的边缘网络入侵检测系统，能够实时监测网络流量，识别异常行为。英国帝国理工学院则研究了边缘网络中的数据加密技术，开发了适用于工业环境的轻量级加密算法，以保证数据传输的安全性。此外，美国麻省理工学院的研究者提出了基于区块链的边缘网络身份认证机制，增强了设备间的互信和安全性。

在边缘数据处理安全方面，国外研究者主要关注边缘计算环境下的数据隐私保护、数据完整性保护和安全数据共享等。例如，美国加州大学伯克利分校的研究团队提出了基于差分隐私的数据保护技术，在保证数据可用性的同时，保护了用户隐私。瑞典隆德大学则研究了边缘计算环境下的数据完整性保护机制，通过数字签名等技术，确保数据在处理过程中不被篡改。此外，美国卡内吉梅隆大学的研究者提出了基于联邦学习的安全数据共享框架，在保护数据隐私的前提下，实现了多边缘节点间的协同学习。

尽管国外在工业互联网边缘计算安全领域取得了一定的成果，但仍存在一些问题和研究空白。首先，现有研究多集中于理论研究和技术原型开发，缺乏在实际工业环境中的大规模应用和验证。其次，针对工业场景的特殊需求，如实时性要求高、环境恶劣等，现有安全机制在适应性和效率方面仍有不足。再次，国外研究多关注单一安全领域，缺乏对边缘计算安全整体框架的系统性研究。最后，跨域协同防护、安全更新维护等方面的研究相对薄弱，难以满足工业互联网复杂的安全需求。

2.国内研究现状

国内对工业互联网边缘计算安全的研究起步相对较晚，但发展迅速，取得了一定的成绩。主要研究方向包括边缘计算安全架构、安全协议、安全检测技术等。

在边缘计算安全架构方面，国内研究者提出了多种边缘计算安全框架，以应对工业边缘环境的特殊性。例如，清华大学的研究团队提出了基于微服务架构的边缘计算安全框架，通过微服务间的隔离和访问控制，提升了系统的安全性和可扩展性。浙江大学则研究了基于安全域的边缘计算安全架构，通过划分不同的安全域，实现了对不同安全级别的防护。此外，中国科学技术大学提出了基于零信任架构的边缘计算安全方案，增强了设备间的互信和访问控制。

在安全协议方面，国内研究者重点研究了适用于工业边缘计算环境的安全通信协议和认证协议。例如，哈尔滨工业大学的研究团队开发了基于轻量级密码算法的安全通信协议，以适应边缘设备的资源受限特点。西安交通大学则研究了基于多因素认证的边缘计算安全认证协议，增强了设备间的身份认证安全性。此外，东南大学提出了基于区块链的边缘计算安全协议，实现了设备间的安全数据交换和共识机制。

在安全检测技术方面，国内研究者主要关注边缘计算环境下的异常检测、入侵检测和恶意代码检测等。例如，北京航空航天大学的研究团队提出了基于深度学习的边缘计算异常检测系统，能够实时监测边缘节点的行为，识别异常行为。上海交通大学则研究了基于小波分析的边缘计算入侵检测技术，能够有效检测网络中的异常流量。此外，华南理工大学提出了基于恶意代码分析的边缘计算安全检测技术，能够识别和过滤恶意代码，保护边缘设备的安全。

尽管国内在工业互联网边缘计算安全领域取得了一定的进展，但仍存在一些问题和研究空白。首先，国内研究多集中于理论研究和实验室验证，缺乏在实际工业场景中的大规模应用和验证。其次，针对工业边缘环境的特殊性，如资源受限、环境恶劣等，现有安全技术和方案在适应性和效率方面仍有不足。再次，国内研究多关注单一安全领域，缺乏对边缘计算安全整体框架的系统性研究。最后，跨域协同防护、安全更新维护等方面的研究相对薄弱，难以满足工业互联网复杂的安全需求。

3.研究空白与挑战

综上所述，国内外在工业互联网边缘计算安全领域的研究取得了一定的成果，但仍存在一些研究空白和挑战。

首先，缺乏针对工业场景的特殊需求的安全机制研究。工业边缘计算环境具有实时性要求高、环境恶劣、设备异构性强等特点，现有安全机制难以完全满足这些特殊需求。因此，需要针对工业场景的特殊需求，研究更加适应性和高效的安全机制。

其次，缺乏对边缘计算安全整体框架的系统性研究。现有研究多关注单一安全领域，缺乏对边缘计算安全整体框架的系统性研究。因此，需要从整体角度出发，研究边缘计算安全框架，以实现全方位、多层次的安全防护。

再次，跨域协同防护和安全更新维护方面的研究相对薄弱。工业互联网涉及多个安全域，需要有效的跨域协同防护机制，以实现整体的安全防护。此外，边缘设备分布广泛、数量庞大，安全更新维护难度大，需要研究有效的安全更新维护机制。

最后，缺乏在实际工业环境中的大规模应用和验证。现有研究多集中于理论研究和实验室验证，缺乏在实际工业环境中的大规模应用和验证。因此，需要将研究成果应用于实际工业场景，进行大规模的应用和验证，以提升研究成果的实用性和可靠性。

面对这些研究空白和挑战，本项目将重点研究面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制，通过解决上述问题，推动工业互联网安全技术的进步和应用，为智能制造的健康发展提供安全保障。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在面向智能制造的工业互联网边缘计算环境，研究一套系统化、高效能、轻量化的安全防护机制，以解决当前边缘计算面临的安全挑战，提升智能制造系统的整体安全性和可靠性。具体研究目标包括：

（1）全面分析智能制造场景下工业互联网边缘计算的安全风险特征与关键脆弱性，构建完善的安全威胁模型。

（2）设计并研发基于的轻量级异常检测算法，实现对边缘节点的实时状态监控与潜在威胁的精准识别与预警。

（3）研究适用于资源受限边缘环境的轻量级加密协议与安全认证机制，确保数据在边缘侧处理和传输过程中的机密性、完整性与真实性。

（4）构建边缘计算安全评估体系与原型系统，验证所提出的安全防护机制在真实工业场景下的有效性、效率及适应性。

（5）形成一套面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案与技术标准草案，为相关产业的健康发展提供理论依据和技术支撑。

通过实现上述目标，本项目将显著提升工业互联网边缘计算的安全防护水平，为智能制造的广泛应用提供坚实的安全保障，推动工业互联网安全技术的进步和产业升级。

2.研究内容

本项目的研究内容主要包括以下几个方面：

（1）智能制造边缘计算安全威胁模型构建

具体研究问题：如何全面识别智能制造边缘计算环境中的安全威胁类型、攻击路径与潜在风险点？

假设：通过深度分析智能制造的业务流程、设备特性及网络架构，可以构建一个涵盖物理层、网络层、系统层和应用层的综合安全威胁模型。

研究内容：首先，对智能制造场景进行详细调研，分析其业务流程、设备类型、网络拓扑结构等关键特征。其次，结合工业互联网的安全威胁态势，识别边缘计算环境中的常见威胁类型，如设备漏洞攻击、网络入侵、数据篡改、恶意软件等。再次，分析这些威胁在边缘计算环境中的攻击路径和潜在风险点，如设备物理接触风险、无线通信漏洞、边缘节点资源受限导致的防护能力不足等。最后，基于以上分析，构建一个涵盖物理层、网络层、系统层和应用层的综合安全威胁模型，明确各层的安全需求与防护重点。

（2）基于的轻量级异常检测算法研究

具体研究问题：如何设计并实现一种适用于资源受限边缘设备的轻量级异常检测算法，以实现实时状态监控与精准威胁预警？

假设：通过优化算法模型结构与计算复杂度，并结合边缘设备的硬件特性，可以设计出一种高效且实用的轻量级异常检测算法。

研究内容：首先，针对边缘设备的资源受限特点，研究轻量级机器学习算法模型，如深度神经网络剪枝、知识蒸馏等技术，以降低模型的大小和计算复杂度。其次，设计适用于边缘计算环境的异常检测算法，利用设备运行状态数据、网络流量数据等，实时监测边缘节点的行为模式。再次，结合工业场景的实际需求，优化算法的检测精度与误报率，实现精准的威胁预警。最后，将该算法部署在边缘设备上进行实验验证，评估其在不同场景下的性能表现。

（3）轻量级加密协议与安全认证机制研究

具体研究问题：如何设计并实现一套适用于资源受限边缘环境的轻量级加密协议与安全认证机制，以确保数据的安全传输与设备间的互信？

假设：通过研究轻量级密码算法，并结合多因素认证技术，可以设计出一种既保证安全性又满足边缘设备资源需求的加密协议与安全认证机制。

研究内容：首先，研究适用于边缘设备的轻量级加密算法，如AES轻量级变种、SM4轻量级实现等，以降低加密算法的计算复杂度和存储需求。其次，设计基于轻量级加密算法的安全通信协议，确保数据在边缘侧处理和传输过程中的机密性与完整性。再次，研究适用于边缘计算环境的安全认证机制，结合设备身份、用户身份等多因素认证技术，增强设备间的互信。最后，将该协议与机制部署在边缘设备上进行实验验证，评估其在不同场景下的安全性能与效率。

（4）边缘计算安全评估体系与原型系统构建

具体研究问题：如何构建一套完善的边缘计算安全评估体系，并基于此构建原型系统，以验证所提出的安全防护机制的有效性、效率及适应性？

假设：通过构建涵盖功能测试、性能测试、安全测试等多个方面的安全评估体系，并结合原型系统进行实验验证，可以全面评估所提出的安全防护机制的有效性、效率及适应性。

研究内容：首先，构建边缘计算安全评估体系，涵盖功能测试、性能测试、安全测试等多个方面，以全面评估安全防护机制的性能表现。其次，基于所提出的安全防护机制，设计并实现一个边缘计算安全原型系统，该系统模拟真实的工业边缘环境，包含多个边缘节点和相应的安全防护功能。再次，在原型系统上进行实验验证，评估所提出的安全防护机制在真实工业场景下的有效性、效率及适应性。最后，根据实验结果，对安全防护机制进行优化与改进，提升其在实际应用中的性能表现。

（5）面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案与技术标准草案研究

具体研究问题：如何形成一套面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案，并在此基础上提出技术标准草案，以推动相关产业的健康发展？

假设：基于本项目的研究成果，可以形成一套系统化、实用化的工业互联网边缘计算安全防护方案，并在此基础上提出技术标准草案，为相关产业的健康发展提供理论依据和技术支撑。

研究内容：首先，基于本项目的研究成果，形成一套面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案，该方案涵盖安全威胁模型、异常检测算法、加密协议、安全认证机制、安全评估体系等多个方面。其次，在此基础上，提出工业互联网边缘计算安全技术标准草案，明确相关技术要求与规范，以推动相关产业的健康发展。最后，与相关产业界、学术界进行合作与交流，推动技术标准的制定与实施，为工业互联网安全技术的发展贡献力量。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本项目将采用多种研究方法相结合的方式，以系统性地研究面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制。具体研究方法、实验设计及数据收集与分析方法如下：

（1）研究方法

1.**文献研究法**：系统梳理国内外关于工业互联网、边缘计算、安全防护等方面的研究成果，了解当前研究现状、发展趋势及存在的问题，为本项目的研究提供理论基础和方向指引。

2.**理论分析法**：对工业互联网边缘计算环境进行深入分析，识别其安全风险特征与关键脆弱性，构建安全威胁模型，并在此基础上进行理论推导和机制设计。

3.**算法设计与优化法**：针对边缘计算环境的特点，设计和优化轻量级异常检测算法、加密协议及安全认证机制，通过理论分析和仿真实验验证其有效性和效率。

4.**实验验证法**：构建边缘计算安全原型系统，设计实验方案，收集实验数据，对所提出的安全防护机制进行全面的实验验证，评估其在真实工业场景下的性能表现。

5.**比较分析法**：将本项目提出的安全防护机制与现有技术进行对比分析，评估其优缺点，并提出改进建议。

（2）实验设计

实验设计将围绕以下几个方面展开：

1.**安全威胁模型验证实验**：基于构建的安全威胁模型，设计实验验证其有效性，识别边缘计算环境中的主要安全威胁类型和攻击路径。

2.**异常检测算法性能测试实验**：设计实验验证轻量级异常检测算法的检测精度、误报率和响应时间，评估其在不同场景下的性能表现。

3.**加密协议与安全认证机制测试实验**：设计实验验证轻量级加密协议与安全认证机制的安全性、效率和适应性，评估其在不同场景下的性能表现。

4.**安全评估体系验证实验**：基于构建的安全评估体系，设计实验验证其有效性，评估所提出的安全防护机制在功能、性能、安全等方面的综合表现。

实验将采用仿真实验和实际场景测试相结合的方式进行，以全面评估所提出的安全防护机制的性能表现。

（3）数据收集与分析方法

数据收集与分析将采用以下方法：

1.**数据收集**：通过仿真实验、实际场景测试等方式收集实验数据，包括边缘节点运行状态数据、网络流量数据、安全事件数据等。

2.**数据分析**：采用统计分析、机器学习等方法对实验数据进行分析，评估所提出的安全防护机制的性能表现，识别其优缺点，并提出改进建议。

3.**结果可视化**：采用图表、图形等方式对实验结果进行可视化展示，以便于理解和分析。

4.**模型优化**：根据数据分析结果，对所提出的安全防护机制进行优化，提升其在实际应用中的性能表现。

2.技术路线

本项目的技术路线将分为以下几个阶段：

（1）第一阶段：文献调研与需求分析

1.1文献调研：系统梳理国内外关于工业互联网、边缘计算、安全防护等方面的研究成果，了解当前研究现状、发展趋势及存在的问题。

1.2需求分析：对智能制造场景进行深入调研，分析其业务流程、设备特性、网络架构等关键特征，识别边缘计算环境的安全需求。

（2）第二阶段：安全威胁模型构建与理论分析

2.1安全威胁模型构建：基于需求分析结果，构建一个涵盖物理层、网络层、系统层和应用层的综合安全威胁模型，明确各层的安全需求与防护重点。

2.2理论分析：对安全威胁模型进行深入分析，识别边缘计算环境中的主要安全威胁类型和攻击路径，为后续研究提供理论基础。

（3）第三阶段：安全防护机制设计与优化

3.1异常检测算法设计与优化：针对边缘计算环境的特点，设计和优化轻量级异常检测算法，通过理论分析和仿真实验验证其有效性和效率。

3.2加密协议与安全认证机制设计与优化：研究适用于资源受限边缘环境的轻量级加密协议与安全认证机制，通过理论分析和仿真实验验证其安全性、效率和适应性。

（4）第四阶段：原型系统构建与实验验证

4.1原型系统构建：基于所提出的安全防护机制，设计并实现一个边缘计算安全原型系统，该系统模拟真实的工业边缘环境，包含多个边缘节点和相应的安全防护功能。

4.2实验验证：设计实验方案，收集实验数据，对所提出的安全防护机制进行全面的实验验证，评估其在真实工业场景下的有效性、效率及适应性。

（5）第五阶段：安全评估与方案优化

5.1安全评估：基于构建的安全评估体系，对所提出的安全防护机制进行全面的评估，识别其优缺点，并提出改进建议。

5.2方案优化：根据安全评估结果，对所提出的安全防护机制进行优化，提升其在实际应用中的性能表现。

（6）第六阶段：成果总结与推广应用

6.1成果总结：总结本项目的研究成果，形成一套面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案。

6.2推广应用：与相关产业界、学术界进行合作与交流，推动技术方案的推广应用，为工业互联网安全技术的发展贡献力量。

通过以上技术路线，本项目将系统性地研究面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护机制，为智能制造的广泛应用提供坚实的安全保障，推动工业互联网安全技术的进步和产业升级。

七．创新点

本项目在理论、方法及应用层面均体现了显著的创新性，旨在突破现有工业互联网边缘计算安全防护技术的瓶颈，为智能制造提供更高效、更可靠的安全保障。具体创新点如下：

1.理论创新：构建融合多维度安全属性的边缘计算统一威胁模型

现有研究往往将边缘计算安全问题割裂在不同层面或孤立地看待，缺乏对物理层、网络层、系统层和应用层安全风险的系统性整合与内在关联性分析。本项目提出的理论创新在于，首次构建了一个融合设备物理特性、网络通信模式、操作系统行为及工业应用场景等多维度安全属性的工业互联网边缘计算统一威胁模型。该模型不仅系统性地刻画了边缘计算环境中的各类安全威胁源、攻击路径和潜在影响，更重要的是，它揭示了不同安全层级的相互作用关系和风险传导机制。通过引入工业场景特有的时间敏感性、环境干扰因素以及设备异构性等变量，该模型能够更精准地预测和评估安全事件的发生概率及其对智能制造整体运行的冲击程度。这一理论创新为理解边缘计算安全风险提供了全新的分析框架，为后续安全机制的设计提供了坚实的理论基础，突破了现有研究中安全分析碎片化、缺乏系统性的局限。

2.方法创新：研发基于联邦学习与轻量级神经网络的边缘异常检测方法

传统异常检测方法在工业互联网边缘计算环境中面临两大挑战：一是数据隐私保护需求与数据共享需求的矛盾；二是边缘设备资源受限难以支撑复杂模型计算。本项目提出的方法创新在于，结合联邦学习（FederatedLearning）技术和轻量级神经网络（LightweightNeuralNetworks）方法，研发了一种适用于资源受限边缘计算环境的分布式、隐私保护的实时异常检测新方法。联邦学习机制允许在不共享原始数据的情况下，通过模型参数的迭代聚合，在多个边缘节点上协同训练异常检测模型，有效解决了数据隐私保护问题。同时，通过设计针对性的网络结构优化技术（如深度可分离卷积、参数共享等）和量化方法，显著降低了神经网络的模型大小和计算复杂度，使其能够高效运行在边缘设备上。该方法不仅实现了跨边缘节点的协同威胁情报共享与模型更新，提升了异常检测的准确性和时效性，还通过轻量化设计适应了边缘设备的资源限制。这种将隐私保护机制与边缘计算资源特性深度结合的创新方法，为解决分布式环境下的实时安全监控难题提供了新的思路，显著超越了传统集中式检测或单一轻量化方法的局限性。

3.技术创新：设计自适应密钥协商与认证的轻量级安全通信协议

针对工业互联网边缘设备计算能力、存储空间和能量供应严重受限，以及工业场景对通信实时性要求高等特点，本项目在技术创新上提出了一种自适应密钥协商与认证的轻量级安全通信协议。该协议的核心创新点在于：一是采用基于哈希函数的短密钥生成机制，显著减少了密钥长度和计算开销，使其适应边缘设备的资源限制；二是设计了基于设备状态与环境信息的自适应密钥协商策略，能够根据实时网络状况和威胁等级动态调整密钥协商复杂度和密钥强度，在保证安全性的同时，优化了通信效率；三是融合了轻量级身份认证与数据完整性校验机制，确保了通信双方的身份可信和数据传输的未被篡改。该协议通过在消息认证码（MAC）计算中引入设备唯一标识和环境特征，增强了抗碰撞能力和环境适应性。这一技术创新有效解决了现有安全协议在边缘计算环境部署困难、效率低下的问题，为构建轻量级、高效能的边缘安全通信基础设施提供了关键技术支撑，其轻量化设计与自适应特性使其在资源受限场景下的实用性和有效性得到显著提升。

4.应用创新：构建面向智能制造场景的边缘安全协同防护体系原型

本项目的应用创新在于，并非仅仅提出单一的技术方案，而是着眼于工业互联网的实际应用场景，构建了一个面向智能制造的边缘计算安全协同防护体系原型系统。该原型系统集成了本项目提出的统一威胁模型、异常检测方法、轻量级安全通信协议等核心研究成果，并实现了这些安全功能模块之间的有效协同与信息共享。其创新性体现在：一是实现了安全功能模块的解耦与灵活部署，允许根据具体应用需求选择性地启用和配置不同安全功能；二是设计了基于安全事件驱动的协同决策机制，能够根据实时监测到的安全事件，动态调动不同安全模块的资源进行联合响应；三是构建了可视化安全管理界面，为智能制造企业提供直观的安全态势感知和便捷的安全管理工具。通过该原型系统，本项目能够在真实的或高仿真的工业边缘环境中验证所提出安全机制的整体有效性、系统性与实用性，探索边缘安全技术在智能制造大规模部署中的应用模式，为工业互联网安全技术的产业化和落地应用提供了宝贵的实践基础和示范平台。这种将理论研究成果转化为系统级解决方案并验证其协同效应的应用创新，是本项目区别于其他单项技术研究的重要特征。

八．预期成果

本项目预期在理论研究、技术创新、实践应用及人才培养等多个方面取得显著成果，为提升工业互联网边缘计算安全防护水平、促进智能制造健康发展提供有力支撑。具体预期成果如下：

1.理论贡献

（1）构建一套完善的工业互联网边缘计算安全威胁理论体系。基于对智能制造场景的深入分析和大量实证研究，本项目将系统性地识别和归纳边缘计算环境中的关键安全风险、攻击路径和脆弱性模式，构建一个包含物理层、网络层、系统层、数据层和应用层的多维度统一威胁模型。该模型不仅能够精准描述现有威胁，还将预测未来可能出现的新型攻击手段及其影响机制，为边缘计算安全理论研究提供新的框架和视角，填补当前研究中缺乏系统性、前瞻性威胁分析的理论空白。

（2）提出边缘计算安全防护的基本原理和方法论。通过对轻量级安全机制设计、异常检测算法优化、安全协同策略等核心问题的研究，本项目将提炼出适用于资源受限、实时性要求高、环境异构复杂的边缘计算场景的安全设计原则和技术路线。这些原理和方法论将指导未来边缘计算安全技术的研发方向，推动形成一套完整的边缘安全理论体系，为该领域的研究人员提供理论指导和方法借鉴。

2.技术创新与成果

（1）研发一套高效实用的轻量级边缘计算异常检测算法。基于联邦学习和轻量级神经网络的理论研究，本项目将开发出一种能够在边缘设备上实时运行、具有高检测精度和低误报率的异常检测系统。该系统能够有效识别设备故障、网络攻击、应用程序异常等安全事件，并提供及时的预警。预期成果将包括算法原型代码、性能评估报告以及相关的理论分析文档，该算法在资源占用、计算速度和检测准确率方面将显著优于现有同类技术，具备良好的产业应用前景。

（2）设计并验证一套自适应的轻量级边缘计算安全通信协议。本项目将设计出一种包含自适应密钥协商、轻量级身份认证和消息完整性校验机制的安全通信协议。该协议将具有低开销、高效率、强安全性和良好环境适应性的特点，能够满足智能制造中大量边缘节点安全通信的需求。预期成果将包括协议规范文档、协议实现代码以及在不同网络条件和威胁等级下的性能测试报告，验证其在保证通信安全的同时，对边缘设备资源的消耗控制在可接受范围内，为构建安全的边缘计算通信基础设施提供关键技术支撑。

（3）构建一个面向智能制造的边缘计算安全协同防护体系原型系统。基于项目提出的安全理论、检测算法和安全协议，本项目将设计并实现一个集成化的原型系统。该系统将模拟真实的工业边缘环境，集成统一威胁模型、异常检测模块、安全通信模块以及安全管理界面，验证各模块之间的协同工作能力和整体防护效果。预期成果将是一个可运行的、功能完整的原型系统，以及相应的系统设计文档、测试报告和用户使用手册，该原型系统将展示本项目研究成果的实用性和可行性，为后续的产品化开发提供基础。

3.实践应用价值

（1）提升智能制造系统的安全防护能力。本项目的研究成果可以直接应用于智能制造企业的边缘计算环境中，通过部署相应的安全机制和系统，有效降低边缘计算面临的安全风险，保障生产过程、设备运行和敏感数据的安全，减少因安全事件造成的经济损失和生产经营中断。

（2）推动工业互联网安全技术的产业发展。本项目提出的技术方案和原型系统，有望形成具有自主知识产权的核心技术产品，为相关企业（如设备制造商、系统集成商、安全厂商等）提供技术支撑和市场竞争优势，促进工业互联网安全产业的创新发展，形成新的经济增长点。

（3）完善相关技术标准和规范。基于本项目的研究成果和实践经验，可以提出面向智能制造的工业互联网边缘计算安全技术标准草案，推动相关行业标准的制定和完善，为产业界提供统一的技术指引，促进产业生态的健康发展。

（4）增强国家工业信息安全保障水平。随着工业互联网的深入发展，边缘计算安全已成为国家工业信息安全的重要组成部分。本项目的成功实施将提升我国在工业互联网安全领域的自主创新能力和核心技术水平，增强国家关键信息基础设施的安全保障能力，对维护国家安全和经济发展具有重要意义。

4.人才培养与社会效益

（1）培养一批具备工业互联网安全专业知识和实践能力的复合型人才。项目执行过程中，将吸纳和培养研究生、博士后等高层次人才，通过参与本项目的研究，提升他们在边缘计算安全领域的理论素养、技术创新能力和工程实践能力。

（2）促进产学研合作与知识传播。项目将加强与高校、科研院所和企业的合作，共同开展研究、开发和人才培养工作，促进科技成果的转化和应用。项目的研究成果将通过学术论文、学术会议、技术报告等多种形式进行传播，提升学术界和产业界对边缘计算安全问题的认识水平。

综上所述，本项目预期取得一系列具有理论创新性、技术先进性和实践应用价值的研究成果，为保障智能制造和工业互联网的安全发展做出重要贡献。

九.项目实施计划

1.项目时间规划

本项目总研究周期为三年，共分六个阶段实施，具体时间规划和任务安排如下：

（1）第一阶段：项目启动与文献调研（第1-6个月）

任务分配：

*组建项目团队，明确各成员职责分工。

*全面调研国内外工业互联网、边缘计算、安全防护等领域的研究现状和发展趋势，特别是针对智能制造场景的安全需求和技术挑战。

*深入分析现有安全技术的优缺点，识别研究空白和本项目的研究切入点。

*完成项目总体方案设计，包括研究目标、内容、方法、技术路线等。

进度安排：

*第1-2个月：团队组建，任务分工，初步文献调研。

*第3-4个月：国内外研究现状梳理，现有技术分析。

*第5-6个月：项目总体方案设计，完成文献调研报告和开题报告。

（2）第二阶段：安全威胁模型构建与理论分析（第7-12个月）

任务分配：

*对智能制造典型场景进行实地调研或案例分析，收集设备特性、网络拓扑、业务流程等数据。

*基于调研数据，构建融合多维度安全属性的工业互联网边缘计算统一威胁模型。

*对威胁模型进行理论分析，识别关键风险点和攻击路径。

*完成相关理论分析文档和学术论文初稿。

进度安排：

*第7-8个月：智能制造场景调研，数据收集与整理。

*第9-10个月：统一威胁模型构建。

*第11-12个月：威胁模型理论分析，完成理论分析文档和学术论文初稿。

（3）第三阶段：安全防护机制设计与优化（第13-24个月）

任务分配：

*基于威胁模型，设计轻量级异常检测算法，包括模型结构设计、训练策略优化等。

*研发自适应密钥协商与认证的轻量级安全通信协议。

*对设计的算法和协议进行理论分析和初步仿真验证。

*完成算法原型代码、协议规范文档和中期研究报告。

进度安排：

*第13-16个月：轻量级异常检测算法设计与优化。

*第17-20个月：轻量级安全通信协议设计与研发。

*第21-22个月：算法与协议的理论分析和初步仿真验证。

*第23-24个月：完成算法原型代码、协议规范文档和中期研究报告。

（4）第四阶段：原型系统构建与核心功能开发（第25-42个月）

任务分配：

*设计边缘计算安全协同防护体系原型系统的总体架构和功能模块。

*开发原型系统的硬件平台（若需）和软件系统，包括统一威胁模型可视化界面、异常检测模块、安全通信模块、安全管理模块等。

*集成已设计的算法和协议到原型系统中。

*完成原型系统的初步集成和调试。

进度安排：

*第25-28个月：原型系统架构设计，功能模块划分。

*第29-36个月：原型系统硬件平台搭建（若需）和软件系统开发。

*第37-40个月：算法与协议集成，系统初步调试。

*第41-42个月：完成原型系统初步构建，提交初步集成报告。

（5）第五阶段：实验验证与系统优化（第43-54个月）

任务分配：

*设计全面的实验方案，包括功能测试、性能测试、安全测试等。

*在仿真环境或实际工业环境中对原型系统进行实验验证。

*根据实验结果，分析原型系统的性能表现，识别存在的问题和不足。

*对原型系统进行优化改进，提升其安全性、效率和实用性。

*完成实验报告和系统优化文档。

进度安排：

*第43-46个月：实验方案设计，实验环境准备。

*第47-50个月：原型系统实验验证（功能、性能、安全）。

*第51-52个月：实验结果分析，问题诊断。

*第53-54个月：原型系统优化改进，完成实验报告和系统优化文档。

（6）第六阶段：成果总结与推广应用（第55-36个月）

任务分配：

*整理项目研究成果，包括理论分析、技术方案、原型系统、实验数据等。

*撰写项目总结报告、研究论文（计划发表SCI/EI论文3-5篇）。

*基于项目成果，提出面向智能制造的工业互联网边缘计算安全防护方案和技术标准草案。

*进行项目成果的展示和推广，与相关企业、机构进行交流合作。

*撰写结题报告，完成项目所有交付物。

进度安排：

*第55-56个月：项目研究成果整理，开始撰写项目总结报告和研究论文。

*第57-58个月：提出技术标准草案，进行成果展示和推广活动。

*第59-60个月：完成研究论文投稿和结题报告撰写，提交所有项目交付物。

2.风险管理策略

本项目在实施过程中可能面临以下风险，针对这些风险制定了相应的管理策略：

（1）技术风险

*风险描述：轻量级安全机制的设计可能难以在保证安全强度的同时满足边缘设备的资源限制；异常检测算法在复杂工业环境下的准确性和实时性可能达不到预期；安全协议的兼容性和互操作性可能存在问题。

*管理策略：

*加强理论研究，探索更有效的轻量级密码算法和协议设计方法；通过算法优化和硬件加速等技术手段，降低算法和协议的复杂度。

*采用多种机器学习算法进行对比实验，选择最优模型；优化算法的部署策略，提高实时处理能力；在仿真和实际环境中进行充分测试，根据反馈持续优化算法。

*在协议设计阶段充分考虑不同厂商设备的差异性；制定兼容性测试计划，与主要设备厂商进行沟通协调；采用开放标准，确保协议的互操作性。

（2）进度风险

*风险描述：关键技术的研发进度可能滞后；实验环境搭建或测试过程遇到困难；项目成员变动可能影响进度。

*管理策略：

*制定详细的技术研发路线图，分解任务，明确里程碑；建立有效的沟通机制，及时发现和解决技术难题；预留一定的缓冲时间，应对突发技术问题。

*提前规划实验环境搭建方案，准备充足的设备和软件资源；制定详细的实验测试计划，准备多套备选方案；加强实验人员培训，提高测试效率。

*建立项目成员备份机制；定期召开项目会议，加强团队协作；明确成员职责，确保工作连续性。

（3）应用风险

*风险描述：研究成果可能难以满足工业企业的实际应用需求；原型系统在实际场景部署时可能遇到兼容性问题；企业对新技术接受度可能不高。

*管理策略：

*深入了解智能制造企业的实际需求和痛点，将应用需求纳入研发过程，进行迭代优化；加强与企业的沟通反馈，确保研究成果的实用性。

*在原型系统设计阶段充分考虑不同工业环境的差异性；进行充分的兼容性测试，确保系统能够适配多种设备和平台；提供详细的部署指南和技术支持。

*加强新技术推广力度，通过案例展示、技术培训等方式提高企业认知；与企业共同制定试点方案，降低应用风险；提供定制化服务，满足企业个性化需求。

（4）资源风险

*风险描述：项目经费可能无法完全满足研究需求；关键设备或软件资源可能无法及时获取；核心研究人员可能因其他任务无法投入足够精力。

*管理策略：

*制定详细的经费使用计划，合理分配资源；积极寻求多方funding，保障项目顺利实施；加强经费管理，提高使用效率。

*提前规划关键设备或软件资源需求，提前采购或申请；建立资源共享机制，与相关机构合作，共享资源。

*合理安排研究人员工作，确保核心成员能够全身心投入项目；建立激励机制，提高团队积极性；做好人员备份，应对人员变动。

十.项目团队

1.项目团队成员专业背景与研究经验

本项目团队由来自国内工业互联网安全领域的资深研究人员和高校专家学者组成，团队成员涵盖计算机科学、网络工程、密码学、、工业自动化等多个专业领域，具有丰富的理论研究和工程实践经验。团队核心成员均具有博士学位，并在相关领域发表了高水平学术论文，并拥有多项发明专利。具体成员情况如下：

（1）项目负责人张明博士，研究方向为工业互联网安全，具有10年以上的研究经验，曾主持多项国家级科研项目，在边缘计算安全、入侵检测、数据加密等领域取得了突出成果，发表高水平学术论文30余篇，其中SCI论文10余篇，拥有多项发明专利。曾参与多个大型工业互联网安全项目，具有丰富的项目管理经验。

（2）项目副负责人李强博士，研究方向为在网络安全中的应用，专注于机器学习和深度学习算法在异常检测、恶意代码分析等领域的应用研究，具有8年的研究经验，在顶级学术会议和期刊上发表了多篇论文，并拥有多项软件著作权。曾参与多个工业互联网安全项目，熟悉工业场景需求，具有丰富的工程实践能力。

（3）核心成员王华博士，研究方向为轻量级密码学与安全协议设计，具有7年的研究经验，在密码学和网络安全领域发表了多篇高水平论文，拥有多项发明专利。曾参与多个密码学相关项目，具有丰富的理论研究和工程实践经验。

（4）核心成员赵敏博士，研究方向为工业网络架构与安全防护体系设计，具有6年的研究经验，在工业互联网安全领域发表了多篇论文，并参与设计多个工业互联网安全防护体系。熟悉工业场景需求，具有丰富的工程实践能力。

（5）核心成员刘伟博士，研究方向为边缘计算平台与安全评估，具有5年的研究经验，在边缘计算平台安全、安全评估等领域发表了多篇论文，并参与多个边缘计算安全评估项目。熟悉边缘计算技术，具有丰富的安全评估经验。

（6）技术骨干陈刚，研究方向为工业物联网安全，具有4年的研究经验，参与了多个工业物联网安全项目，熟悉工业场景需求，具有丰富的工程实践能力。

（7）技术骨干周红，研究方向为网络安全协议测试，具有3年的研究经验，参与了多个网络安全协议测试项目，熟悉各种网络安全协议，具有丰富的测试经验。

2.团队成员的角色分配与合作模式

本项目团队成员专业背景互补，研究经验丰富，能够满足项目研究需求。团队成员的角色分配与合作模式如下：

（1）项目负责人张明博士负责项目整体规划与管理，统筹协调团队成员工作，确保项目按计划推进。同时，负责关键技术难题攻关，指导团队成员开展研究工作，并对项目成果进行整合与优化。此外，还负责项目的对外合作与交流，以及项目的经费管理和资源协调。

（2）项目副负责人李强博士负责在网络安全中的应用研究，包括轻量级异常检测算法的设计与优化。同时，负责项目实验方案的设计与实施，包括仿真实验和实际场景测试。此外，还负责项目数据收集与分析工作，以及项目成果的整理与总结。

（3）核心成员王华博士负责轻量级密码学与安全协议设计，包括轻量级加密协议和认证机制