行业背景
我国石油石化安全防护体系建设面临巨大的挑战，现有工业控制系统中大量使用国外工控设备，并普通存在对工控网络威胁感知能力不足和针对工控网络威胁的持续防护能力缺失的问题，这些挑战为石油石化安全防护体系建设提出了新的技术要求和管理要求。 基于物联网、云计算、人工智能等技术构建跨部门、跨资产的石油石化网络安全态势感知与监测平台，可为管理层提供实时监管与生产决策支持，为石油石化构建一个全局的、实时的、可预测的主动防御安全体系，提升石油石化网络安全感知能力和防护能力，实现石油石化关键基础设施网络安全的全生命周期管理。
核心系统功能
物联网感知功能
基于物联网技术及大数据智能感知技术，通过主动探测特定IP网络空间，获得石油石化设备的详细信息、地理位置和安全隐患等数据，将网络安全感知技术应用于石油石化的各个环节，从而提升石油石化关键基础设施的安全感知能力。
态势分析功能
采集网络与设备数据进行关联分析，对石油石化工控系统全局网络安全状况进行综合分析与评估，实现量化安全威胁、发现潜在漏洞、预测未知攻击及报警等功能。
安全评估功能
对石油石化企业的网络安全状况进行全面检查评估，通过检查评估从区域、系统厂商、型号、安全范畴、漏洞情况等维度综合评估安全态势，并给出石油石化企业网络安全评估报告。
可视化展示
综合显示石油石化油井分布、设备类型、运行数据、油气监测数据、管道监测数据及安全策略等不同维度的各种安全数据，引入GIS技术，可以通过地图方式、丰富的可视化展示功能和组件，全视角展示安全分析人员重点关注的信息。
特点及优势
分布式计算与处理
依托分布式云计算技术及大数据处理技术，支持多种高性能计算、高性能分析、大数据和流式计算等其它分布式框架，为石油石化大数据应用提供灵活的框架支撑，实现感知数据采集、实时处理及报警
大数据实时分析技术
基于大数据的工控系统安全数据分析平台的复杂事件关联分析、地学参数关联分析、传感器数据实时分析，针对石油石化的关键基础设施信息，采用大数据分布式的流式处理技术，实现在高吞吐量的情况下，超低延时高可靠地处理海量数据，发现网络攻击、安全问题。
大数据智能感知技术
通过大数据智能感知技术、分布式网络空间设备探测技术、多维度的工业控制协议识别等技术，实时采集、分析油气储量、地震、测井、化学指标、压裂酸化等生产数据，通过AI分析使得石油石化网络安全防护体系具备智能感知能力。
产品价值
整合石油石化在网络安全和工业控制领域的需求，针对石油石化网络当前的安全隐患，通过大数据分析为石油石化确保工控安全提供支持，在实现国家基础设施防护目标的同时，为石油石化的智能化升级保驾护航。 通过AI、大数据赋能石油石化的网络安全能力，包括工业网络安全能力提升、建设风险管理与安全运营的全业务体系、全面风险感知与扁平化、可视化协同应急指挥。
