利用AI技术开展创新性课题研究，构建发电行业特征体系，提升网络安全防护能力
提升对高级攻击的防护能力，有效抵御敏感信息窃取、经济勒索和物理设施破坏等复杂威胁。
解决安全攻防中的不对等问题，弥补情报、自动化能力不足，整合碎片化安全措施，缓解人才供给短缺。
强化业务与办公的安全监测、预警能力，解决当前安全监测预警能力薄弱、分析数据来源单一等问题。
构建一个集中的安全管理平台，整合多源业务数据，包括工业探针日志、应用系统日志、网络安全日志等，实现数据的统一接入、处理和分析。
利用AI技术，自动化训练业务行为分析模型，通过有监督和无监督模型，对业务数据进行特征分析和风险评估。
深入研究发电行业的业务特征，构建业务行为数据集，为AI模型的训练提供基础。
通过智能特征判别和模型迭代，构建高准确率的业务行为模型，实现对业务行为的实时监控和预警。
结合有监督学习（如异常交易识别）与无监督学习（如聚类分析），构建业务行为基线模型，自动识别偏离正常模式的异常操作。
构建发电行业业务行为的知识图谱，支持关系图查询和分析，为决策提供有力支持。
通过AI技术的应用，实现对高级威胁的精准检测和预警，提升整体网络安全防护水平。
项目的研究为AI技术在网络安全与业务安全结合中的应用提供了实践经验，推动了AI技术的创新和应用。
解决当前安全监测预警能力薄弱的问题，提高突发安全事件的监测和预警能力，实现安全风险的闭环管理。
利用深度学习、知识图谱等AI技术，构建高准确率的业务安全行为模型，实现提前预警和主动防护。
通过构建业务行为知识图谱，提供数据驱动的决策支持，提升安全运营的智能化水平。
整合工业探针日志、应用系统日志、网络安全日志等多源数据，实现全面的安全监测和分析。
自动化模型训练和业务行为建模，减少人工干预，提高运营效率。
针对发电行业的业务特征和安全需求，提供定制化的解决方案，适应复杂的应用场景。
基于AI模型与多源数据融合，实现对发电业务异常行为的秒级检测与动态风险评估，确保风险早发现、早处置。