2026年10月7日，学院“工控安全与智能研究团队”举办“工控安全与智能研究”专题报告会。团队负责人钱振江教授主持报告，团队成员乐德广教授、姜久雷教授及研究生代表参加。

随着工业互联网与物联网设备规模持续扩大，工控系统和IoT设备面临的安全威胁日益复杂，传统被动防御手段难以应对。团队应充分发挥人工智能、大数据、物联网等技术的融合优势，推动安全研究从“边界防护”向“智能感知与主动防御”演进。

会上，团队骨干围绕三个重点方向作专题汇报。其一，工控协议语义理解与设备行为画像的机器学习方法。针对工控协议私有化、语义解析困难等痛点，团队介绍了利用深度网络从原始报文序列中自动学习语义表示，并同步构建设备正常行为轮廓，一旦实际行为偏离轮廓即判定为异常。其二，面向高级持续威胁与未知攻击的多智能体协同检测。团队介绍了多个智能体分工协作的检测范式，让不同智能体分别承担攻击链不同阶段的感知任务，通过模拟攻击演化过程来增强对APT和零日攻击的发现与溯源能力。其三，IoT固件漏洞挖掘与轻量化加固。团队介绍了将静态代码扫描与动态模糊测试相结合，自动定位固件中的内存破坏点和逻辑缺陷，以及适用于资源受限设备的轻量级修复策略，以提升设备端的安全基线。

团队负责人在总结中强调，工控安全与智能研究是团队的核心方向，要坚持“需求牵引、智能赋能、软硬结合”。下一步，团队将加强跨方向协作，推动研究成果在典型工业场景中验证落地，为工业控制系统和物联网设备安全提供更有力的技术支撑。