1 方案背景與目標

某發電有限公司（下稱某省公司）智能化網絡安全防護體系項目立足于國家網絡安全戰略與行業監管要求，緊密圍繞《中華人民共和國網絡安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等政策法規，深入貫徹國家能源局《電力監控系統安全防護規定》《電力行業網絡安全等級保護管理辦法》等技術標準，全面落實中國大唐集團"數字化轉型戰略"及"網絡安全專項規劃"部署。當前，某省公司嚴格遵循電力行業"安全分區、網絡專用、橫向隔離、縱向認證"十六字方針，將網絡架構劃分為生產控制大區和管理信息大區，但在國家"新基建"戰略推進及能源行業智能化轉型背景下，現有防護體系已顯現出監測能力分散化、威脅響應滯后化、責任追溯模糊化等短板，具體表現為：缺乏覆蓋兩區的集中式安全監控平臺，難以滿足《網絡安全等級保護基本要求》2.0版中對電力企業"建立網絡安全態勢感知平臺"的強制性規定；安全事件處置流程尚未形成PDCA閉環管理，不符合《電力行業網絡安全應急預案導則》關于"分鐘級響應"的應急處置時效標準；防控效果缺乏量化評價體系，與集團公司《信息化工作評價與考核管理辦法》中"建立網絡安全KPI指標體系"的要求存在差距。本項目建設將通過構建集態勢感知、威脅情報、應急處置、攻防演練于一體的網絡安全作戰平臺，實現網絡安全資產全息畫像、攻擊路徑智能溯源、防護策略動態優化，全面達成"全天候、全方位網絡安全態勢感知能力"建設目標，切實履行中央企業網絡安全主體責任。

2方案詳細介紹

本項目整合某省公司現有安全能力，集成物聯網安全、安全運營、威脅情報等技術，構建以“設備自身感知、數據就地采集、平臺統一管控”為原則，實現網絡安全態勢感知全覆蓋，做到“預警及時、處置得當”，形成常態化值守長效機制。根據公司業務做好網絡監控中心整體安全布局，構建安全大腦，從“靜態布防、邊界監視”向“實時管控、縱深防御”進行轉變，提高網絡安全可視能力和運維人員及時響應安全事件能力，提升網絡安全防控水平。打造智能化擴展檢測響應一體化平臺，覆蓋網絡安全全事件全流程閉環。

項目利用現有態勢感知、防火墻等設備（含本部1臺、集控中心2臺、新能源場站管理區16臺探針及20套安全設備），補充網絡安全監控平臺等新設備，實現全域威脅檢測響應。提升主站平臺防護能力，完善下屬火電廠、下屬水電廠及15座新能源場站安全體系。通過數據整合實現網絡安全信息集中監控、防火墻統一管控及資產匯總，為風險評估與應急決策提供支撐。建立統一監管平臺實現協同處置，監測網絡專線鏈路狀態，全面提升安全管理水平。

2.1 項目建設內容

本項目包含三方面建設內容：省公司主站平臺建設、發耳火電廠分站平臺建設、下屬水電廠與新能源場站采集點建設。

（1）省公司主站平臺建設采用雙區部署架構，分別在生產控制區與管理信息區各配置一套主站平臺。該平臺具備跨區域協同功能，實現省公司本部與下屬發耳火電廠、水電站及新能源場站的安全監測數據采集、監測預警、應急處置及設備聯動功能。

（2）發耳火電廠分站平臺建設采用主從式架構，在生產控制區與管理信息區分別部署分站級平臺子系統。該分站平臺除實現對本場站設備日志及網絡流量的全面接入外，同時建立標準化數據通道，將關鍵數據實時上傳至省公司主站平臺。

（3）下屬水電廠與新能源場站采集點建設采用分區采集策略，涵蓋I、II、III區設備日志與網絡流量采集任務，通過專用安全通道實現采集數據與省公司主站平臺的同步傳輸。

2.2 關鍵技術

(1) 安全溯源分析技術

構建統一監管平臺，集成端點、網絡等安全組件，構建全時全網監測能力，通過北斗授時實現時間統一，支持事件溯源與影響評估，覆蓋公司IT/OT網絡全域流量。

① 平臺關鍵技術

多源數據整合：多源數據整合層采用分布式爬蟲框架與標準化ETL管道，通過網絡流量鏡像、資產探針掃描、日志聚合器(Logstash)及漏洞掃描API，實現TB級/日的資產指紋、NetFlow全流量、Syslog日志和漏洞POC數據的結構化采集。運用知識圖譜技術構建動態本體模型，對200+類異構數據實施自動化語義標注，在資產-漏洞-威脅三元組間建立屬性關聯，形成支持多維度穿透查詢的網絡安全資產知識庫。

智能分析方法：智能分析引擎集成深度威脅狩獵能力，在機器學習層部署孤立森林異常檢測、LSTM-GAN對抗網絡生成攻擊模式，結合ATT&CK戰術行為鏈分析，構建具有時序關聯性的攻擊階段識別模型。基于動態基線算法建立用戶行為畫像，對橫向移動、數據滲漏等多種攻擊特征進行貝葉斯概率建模，實現APT攻擊鏈的早期行為識別。流式計算框架支持50萬EPS事件處理能力，通過實時計算引擎完成威脅指標的多維度關聯分析。

威脅情報利用：情報系統通過API接口可以對接MISP、AlienVault等平臺，實現威脅指紋的分鐘級同步。情報關聯引擎采用圖神經網絡技術，對資產暴露面、漏洞CVSS值與實時攻擊活動進行關聯評分，生成動態風險熱力圖。

② 自動化劇本編排技術

圖形化劇本配置：采用可視化智能流程構建引擎，支持多分支嵌套、并行執行、子流程調用等拓撲結構。通過表單化參數配置界面實現IP地址黑名單維護、正則表達式匹配規則等數據處理功能，內置多級審批節點支持會簽、轉審、退回等協作模式，提供操作權限分級管理體系保障流程合規性。

Python腳本集成：內置Python編譯環境，允許安全運營人員自定義函數模塊形成技術中臺能力。通過類型注解系統實現強類型校驗，包含整型范圍限定、浮點精度控制、布爾邏輯轉換等特性。調試工具鏈提供斷點調試、變量監控、執行軌跡回溯等功能，并與流程引擎的上下文變量系統深度集成。

事件聯動響應：事件聯動響應模塊實時對接漏洞數據庫、惡意IP情報庫等安全資產，實現CVE漏洞特征、ATT&CK攻擊模式的多維度匹配。支持通過決策樹模型進行動態路徑選擇，處置過程自動生成操作審計日志。

(2) 物聯網技術

構建"物聯網安全大腦"中樞平臺，建立終端接入層-網絡傳輸層-平臺應用層的多級防護能力，融合設備指紋識別與行為基線分析，實現物聯網威脅的協同防御。

(3) 協同防御技術

縱深防御：補全下屬火電廠及新能源場站防火墻、入侵檢測等防護設備。

端點防護：部署終端安全加固防護系統，對網絡邊界非法外聯行為、非授權移動設備接入、系統加固策略執行狀態及病毒特征庫更新時效性進行實時監測與預警。實現場站端系統對自身安全態勢的本地化分析與管控，構建完整的安全運維閉環。基于上述本地化安全防護體系，通過電力專用通信網絡將場站端安全數據實時同步至主站平臺，形成跨基礎設施的多維協同聯動安全防護機制。

協同防御：通過統一監管平臺實現威脅聯動響應，覆蓋IT/OT網絡全域。

2.3 應用場景

(1) 安全溯源分析技術應用場景

①平臺關鍵技術

 多源數據整合：平臺支持多種數據采集方式，包括Syslog、SNMP Trap、API、(S)FTP、數據庫等在線采集，以及Excel/CSV文件離線采集。可對接達夢、ES、MySQL等十余種數據源，支持數據庫直連、文件傳輸及Kafka消息隊列等多種數據獲取方式。為電力企業提供多源數據接入能力。

 智能分析方法：通過復雜的智能分析技術，平臺可以實現7*24小時的實時安全監測，并能夠自動化發出告警，能夠幫助用戶深入挖掘和理解網絡安全事件的潛在關系。通過圖形用戶界面（GUI），用戶可以方便地配置規則，從而實現對事件的靈活分析。

 威脅情報利用：對接多方威脅情報源實現指紋同步，當運營分析人員接收到事件告警后，他們可以結合關聯報文的上下文信息以及威脅情報，迅速進行研判，這一過程使得安全團隊能夠有效區分策略告警中的誤報，鎖定并標記真實的網絡攻擊。

②自動化劇本編排技術

 圖形化劇本配置：采用可視化流程引擎實現多分支劇本設計，內置多級審批節點與權限管理體系。

 Python腳本集成：提供強類型校驗的編譯環境，支持自定義函數模塊開發與調試工具鏈。

 事件聯動響應：實時匹配CVE漏洞特征與ATT&CK攻擊模式，通過決策樹模型選擇處置路徑并生成審計日志。

(2) 物聯網技術應用場景

本項目在主站部署安全分析平臺，場站部署物聯網接入安全網關，通過設備指紋識別與行為基線分析實現物聯網威脅協同防御。

(3) 協同防御技術應用場景

完善邊界區域邊界訪問控制、入侵檢測能力和終端環境安全防護能力，結合平臺自動化劇本的Python腳本能力，輕松實現與企業原有安全原子能力的聯動防護，提高整體防護體系水平。

3 代表性及推廣價值

3.1  創新性

(1) 技術架構創新

多維融合：安全防護與業務系統深度耦合，實現設備狀態與安全態勢聯動，生產數據與安全日志關聯，降低運維復雜度。

智能決策：構建三層分析體系，由流量探針實時數據采集，邊緣節點進行本地化分析，中心平臺實現大數據關聯，威脅檢出率能提升至99%

彈性擴展：平臺各模塊采用松耦合架構設計，通過低代碼引擎可實現各功能模塊可靈活配置使用，整體部署在云環境中，計算可以資源動態分配，系統擴容時間縮短70%。

(2) 實施模式創新

協同防御：完全兼容企業已有的安全原子能力如防火墻、IDS等11類設備，通過Python腳本提供強類型校驗的編譯環境，避免現場設備API接口限制，實現企業全網安全能力的協同防御。

運維創新：可視化駕駛艙：集成6類態勢視圖，結合采用可視化智能流程構建引擎構建工單系統，實現內部運營流程快速閉環。

3.2 推廣價值

(1) 安全態勢感知能力強化

全域威脅監測體系：依托全網級監測平臺，融合物聯網安全防護與威脅情報分析技術，構建實時動態威脅檢測機制，顯著提升安全事件響應時效性。

數據聚合與集中管控：基于多源異構數據整合能力，建立網絡安全信息全景視圖，有效消除信息孤島效應，強化威脅識別與處置效能，為應急決策提供精準數據支撐。

(2) 防護能力體系升級

多級縱深防御架構：基于雙區部署架構構建省域主站及分站協同監測體系，實現核心基礎設施的立體化防護，確保關鍵資產安全運行連續性。

智能響應處置機制：通過自動化劇本編排技術實現應急方案動態生成，建立標準化事件處置流程，顯著提升事件處置效率，將人為操作失誤率降低65%以上。

(3) 事件溯源與分析效能優化

全要素溯源分析系統：依托統一監管平臺構建多維度數據關聯模型，實現安全事件15分鐘內快速溯源定位，支持精準化影響評估與處置策略制定。

智能威脅分析引擎：采用深度神經網絡算法構建攻擊特征識別模型，將APT攻擊鏈識別時效提升至毫秒級，安全事件平均處置周期縮短40%。

(4) 物聯網安全防護體系構建

物聯設備協同防御機制：部署物聯網安全感知中樞，集成設備指紋認證與行為基線建模技術，實現異常設備接入實時阻斷，設備安全防護有效性達到99.8%。

(5) 協同防御機制創新

跨域協同防御體系：基于統一監管平臺建立IT/OT網絡聯動防護機制，構建分鐘級安全事件協同響應能力，形成全流程安全運維閉環管理體系。

存量安全資產效能優化：通過現有安全設備100%兼容接入，實現防護資源利用率提升300%，構建集約化協同防護體系，避免重復建設投資。

(6) 安全運營效能提升

智能可視化運營平臺：集成態勢感知引擎與自動化流程構建模塊，實現運維流程透明化管控，日常安全運維效率提升55%，事件響應時效性提高70%。

彈性擴展架構設計：采用模塊化松耦合架構，支持業務資源按需動態擴展，系統擴容實施周期縮短至3工作日，資源利用率優化35%以上。