近日，学院“工控安全与智能研究团队”举办“Agentic AI与工控安全”专题研讨会。团队负责人钱振江主持会议，团队全体教师及研究生代表参加。

会议首先梳理了Agentic AI进入工控领域后的安全研究焦点。当前学术界对Agentic AI在OT环境中的风险认知正在从“动作是否安全”向“数据是否可信”延伸。有研究指出，OT环境中智能体所摄入的SCADA数据流本身即可构成攻击载体，真正的攻击面位于智能体对数据的信任环节，而非工具调用边界。这意味着，即便智能体的动作执行层设有防护，上游被篡改的运行数据仍可诱导其做出错误判断。与此同时，关于大语言模型幻觉在闭环控制中的不可接受性，已有工作尝试将时序基础模型作为确定性校验层，在动作下发前于数值空间模拟其物理后果，从而拦截不安全指令。

研讨环节，团队成员结合工控协议语义分析方面的研究，介绍了相关的技术点：其一，协议语义作为数据可信校验的锚点。智能体对SCADA数据流的“信任”不应是无条件的，工控协议本身的语义约束（如功能码与寄存器范围的对应关系、通信时序的确定性模式）可以作为判断输入数据是否被篡改的结构性依据。其二，受限自主性的边界设计。工控场景中智能体的权限上限应当由物理过程的安全包络反向推导，而非从任务效率出发正向授予。有研究将防御建议的终点设定在人工审批环节而非直接触达控制器。

Agentic AI在工控安全中的落地不能沿用IT安全运营中“先部署、后治理”的路径，物理后果的不可逆性决定了安全约束必须前置嵌入智能体的决策回路。下一步，团队将围绕“Agentic AI与工控安全”开展预研，为后续项目申报凝练科学问题。