实力入选！迪普科技两项创新成果入选浙江省先进（未来）技术创新成果榜单

本技术产品运用前沿的人工智能算法，实现网络流量的深度行为与内容分析，准确识别潜在安全威胁。核心技术结合深度学习与人工专家经验，多维度剖析网络数据，提取深层次攻击特征。通过构建网络资产、拓扑结构和已知漏洞的关联图谱，加速攻击溯源与取证，提升安全事件响应速度并增强对攻击逻辑链条的理解。

为确保模型适应不断变化的网络环境，本技术引入动态自适应学习机制，依据实时数据自动调整模型训练策略与内部参数，使模型持续进化，应对新威胁。凭借先进的算法体系与自适应学习能力，本产品提供强大的网络攻击检测与溯源服务，保障企业网络安全，降低攻击风险，并通过持续技术更新，维持系统的长期有效性和可靠性。

针对当前工业互联网突出的安全隐患，比如工控资产准入控制难、工业协议解析粒度粗、工业流量模型单一、威胁识别漏检率高、主动防御能力缺乏以及工业安全防护软硬件国产化程度低等问题，本成果在已有技术积累基础上，实现了多项关键技术突破。

重点在工业资产指纹识别与准入管控技术、工业协议深度解析和安全防护技术、基于深度学习算法的威胁识别技术、工业互联网边缘流量行为/模型分析技术等关键核心技术以及CLOS架构高可靠、高性能、强扩展的工业互联网国产化边缘安全防护系统软硬件研发上寻求突破，最终形成基于自主可控国产软硬件的工业互联网边缘智能安全防护系统和平台，在安全准入、访问控制、入侵防范、行为建模流量分析等方面建立高可靠、高性能、强扩展边缘安全防护能力。