本发明公开了一种面向工控系统信息安全防护的半实物演示验证平台及方法；该平台包括依次相连的物理层、控制层和监控层；物·735·理层用于构造并显示虚拟的物理对象模型，并在控制层的控制指令的控制下模拟运行物理对象模型，生成实时现场数据；控制层用于根据物理层上传的生产实时数据与监控层下发的统一调度指令，根据内嵌的信息安全防护算法生成控制指令；监控层用于根据控制层上传的系统实时运行数据和控制指令生成统一调度指令，

本发明涉及一种计算机安全技术领域，特别涉及一种基于软件定义网络的安全防御系统及防御方法， 包括：网络控制模块、攻击分析模块、进程检测模块以及网络流量检测模块。网络控制模块拦截虚拟机 之间的网络数据包并将获取的流量信息转发至攻击分析模块，攻击分析模块接收来自网络控制模块的虚 拟机间的流量信息，并调用进程检测模块检测进程是否可疑，必要时调用网络流量检测模块对可疑流量 进行更深层的检测。本发明针对当前虚拟机服务器中用于各虚拟机之间流量转发的虚拟交换机

产品详细介绍 　　近年来，由于中小学生课内外负担加重，智能手机、平板电脑等电子产品普及，用眼过度、用眼不卫生、缺乏体育锻炼和户外活动，社会上对儿童青少年近视防控工作和视力健康管理认识不足，公众视觉健康知识匮乏和视觉健康领域政策保障薄弱，各部门协同配合不够等因素，我国儿童青少年近视问题越发严重，近视率居高不下、不断攀升且呈现低龄化、重度化、发展快、程度深的趋势。2014年全国学生体质与健康调研结果显示，我国各学段学生近视率持续上升，7―12岁小学生、13―15岁初中生、16―18岁高中生视力不良率分别为45.71%、74.36%、83.28%。2018年6月，国家卫生健康委通报，我国儿童青少年近视率已居世界第一。 　　我国儿童青少年近视防控主战场是学校，必须找到适合在学校进行近视防控的产品、技术和模式方法。 　　中国永康视光科技集团，十一年专注于儿童青少年近视防控工作，在近视防控上升为国家战略的新形势下，率先提出“建立学生近视防控教室，实现学校学生视力达标”的全新理念。 　　学生近视防控教室，是永康视光科技集团在多项重大发明基础上的集成创新。学校拿出一间教室，放置30-50台永康视力提升机，学生按班级建制每周进行一次20-40分钟的训练，一般经过1-2个月5-10次训练，会达到裸眼视力平均提升2行，近视率平均下降10%以上的良好效果。2018年11月、12月以及2019年1月，永康集团在沈阳市工人村第一小学、文艺二校教育集团文艺一校、朝阳一校、六一小学、南京九校等5所学校先后建立了学生近视防控教室，取得了良好效果。目前，北京市海淀区、西城区、辽宁省大连市、内蒙古乌兰浩特市等地区，都在与永康视光集团合作，开展学生近视防控教室试点工作，并逐步在当地全面推广。

无人潜航器，英文名Unmanned Underwater Vehicle是指没有人驾驶，靠遥控或自动控制在水下航行的器具，主要指那些代替潜水员或载人小型潜艇进行深海探测、救生、排除水雷等高危险性水下作业的智能化系统。因此,无人潜航器也被称为“潜水机器人”或“水下机器人”。 此潜航器的主要特点： 1.推力强劲：采用六个大功率无刷电机为动力源，推力强大，适用于多种水下环境； 2.自主供电：内置大容量锂电池自主供电，电池更换方便，摆脱了实际作业环境中外接电源的限制； 3.智能控制：具备定深巡游、定向巡游等多种运动模式，配备人造侧线系统，水下运动更加智能； 4.载荷扩展：可搭载声呐、深度计及定位系统等设备，满足水下通信、水下定位和水下探测等需求。 Robo-Rov具有大深度、长航时的优势，适合用于长时间的水下搜寻、目标打捞等任务。可完成海洋勘探，包括海洋科考、水质监测、地貌测绘等任务；水下作业，包括水下打捞、大坝巡检等任务。RoboRov智能缆控无人潜航器根据应用场景和使用需求，除高精度GPS、深度计、九轴姿态传感器以及通信控制等标准模块外，还可以搭载声呐设备、水声通讯设备，满足水下复杂任务需求。

产品详细介绍      校园安全控制中心专用设备将学校原有的广播系统、监控系统等进行融合入，使用手机即可对设备进行远程操控管理，同时强调物联集成理念，预留多项端口，可接入校园更多智能硬件设备。该硬件产品为工业级设计，嵌入式系统自动升级免维护，国家教育机构认证许可，7*24小时不间断工作，确保设备质量稳定，同时提供高效优质的售后运维服务。      A8200 校园安全智能物联中控主机技术特点：         √采用钢结构，有较高的防磁、防尘、防冲击的能力；         √采用7寸工业级加固触摸屏，简单易用的触摸屏操作；         √工业级主板设计，处理运行速度更快，性能更胜一筹，适合长时间运行； √嵌入式Android系统； √通信制式支持以太网络、GSM、WCDMA等制式; √具有掉电记忆功能，重新上电自动恢复运行，不丢失任何系统数据； √支持远程自动升级； √网络自动时间校对； √智能识别敏感； √模块化设计： a) 本机权限管理及授权信息设置；  b) 存储信息播控逻辑控制模块；     c) TTS语音引擎模块； d) 音频输入啸叫抑制。

陈乐尧和黄麓升两位老师与湖南萌境智能三维技术有限公司联合开发的是一款3D打印设备，该产品已进入可靠性实验阶段，取得了阶段性的成果。有望在今年推向市场，实现首台套销售。 该产品是在两位老师的通力合作下，通过自主设计机械电气等结构，自主开发控制程序，经过近三年的刻苦攻关完成的。3D打印技术是一个新兴高科技产业，市场正在快速成长，方兴未艾。针对公司本身的产业布局，我们较早地联合湖南萌境智能开展了3D打印设备的研发，也期待这个产品成为萌境智能未来的盈利产品。在目前抗疫的关键时刻，陈乐尧老师还指导公司设计了多款疫情防控急需产品，并利用SLS技术快速打印出来。这些产品可以解决医护人员口罩佩戴时间久了之后勒耳朵的问题。同时，双方还在积极合作研究新型的护目镜产品。

产品详细介绍 　　近年来，由于中小学生课内外负担加重，智能手机、平板电脑等电子产品普及，用眼过度、用眼不卫生、缺乏体育锻炼和户外活动，社会上对儿童青少年近视防控工作和视力健康管理认识不足，公众视觉健康知识匮乏和视觉健康领域政策保障薄弱，各部门协同配合不够等因素，我国儿童青少年近视问题越发严重，近视率居高不下、不断攀升且呈现低龄化、重度化、发展快、程度深的趋势。2014年全国学生体质与健康调研结果显示，我国各学段学生近视率持续上升，7―12岁小学生、13―15岁初中生、16―18岁高中生视力不良率分别为45.71%、74.36%、83.28%。2018年6月，国家卫生健康委通报，我国儿童青少年近视率已居世界第一。 　　2018年8月28日，习近平总书记站在国家和民族命运的高度，对儿童青少年近视问题发表重要讲话：全社会都要行动起来，共同呵护好孩子的眼睛，让他们拥有一个光明的未来。8月30日，教育部等八部委联合下发《综合防控儿童青少年近视实施方案》，对全国儿童青少年近视防控提出了具体而明确的阶段性数据防控指标，对儿童青少年体质健康水平连续三年下降的地方政府和学校依法依规予以问责。 　　中国永康视光科技集团，十一年专注于儿童青少年近视防控工作，在近视防控上升为国家战略的新形势下，率先提出“建立学生近视防控教室，实现学校学生视力达标”的全新理念。 　　学生近视防控教室，是永康视光科技集团在多项重大发明基础上的集成创新。学校拿出一间教室，放置30-50台永康视力提升机，学生按班级建制每周进行一次20-40分钟的训练，一般经过1-2个月5-10次训练，会达到裸眼视力平均提升2行，近视率平均下降10%以上的良好效果。2018年11月、12月以及2019年1月，永康集团在沈阳市工人村第一小学、文艺二校教育集团文艺一校、朝阳一校、六一小学、南京九校等5所学校先后建立了学生近视防控教室，取得了良好效果。目前，北京市海淀区、西城区、辽宁省大连市、内蒙古乌兰浩特市等地区，都在与永康视光集团合作，开展学生近视防控教室试点工作，并逐步在当地全面推广。 　　星星之火可以燎原，随着各地学生近视防控教室的逐步建立，必将在全国形成学生近视防控教室推广建设的高潮，必将在降低儿童青少年近视率、提高儿童青少年视力健康水平方面，发挥不可替代的重要作用。选择永康项目，是时代的需要，是民族体质健康的需要，是做好我国儿童青少年近视防控工作的必然选择。

本发明公开了一种过程控制系统信息安全防护的异常检测方法，首先根据失效事件建立故障树；然后根据预设的分区原则对故障树的叶子事件进行分区隔离；再利用各区域的信息，分别对系统同一关键状态信号进行描述，建立关键状态信号的数学模型；并通过对该数学模型的参数进行拟合求取最佳拟合系数，获得关键状态信号的数据表达式；根据关键性状态的数学表达式计算关键状态信号的描述距离，根据该描述距离计算任意两个区域对关键状态信号的描述距离；根据

业界首个针对AI在极端和对抗环境下的算法安全性检测与加固的工具平台“对抗样本”成新型病毒，算法安全问题亟待解决随着人工智能技术的高速发展，人工智能在诸多场景正逐渐替代或协作着人类的各种劳动，它们可以成为人类的眼睛、耳朵、手臂甚至大脑。其中，机器视觉作为AI时代的基础技术，其背后的AI算法一直是各科技巨头和创业公司共同追逐的热点。然而在机器视觉诸多主流应用场景的背后，往往也藏着由技术性缺陷导致的算法安全风险。例如，在一些训练数据无法覆盖到的极端场景中，自动驾驶汽车的识别系统可能出现匪夷所思的决策，危害乘车人的人身安全。从2016年至今，Tesla、Uber等企业的辅助驾驶和自动驾驶系统就都曾出现过类似致人死亡的严重事故。并且这类极端情形也可能被恶意制造并利用，发动“对抗样本攻击”，去年7月，百度等研究机构就曾经通过3D技术打印出能让自动驾驶“无视”的障碍物，让车辆面临撞击风险。而以上攻击之所以能成功，主要是机器视觉和人类视觉有着很大的差异。因此可以通过在图像、物体等输入信息上添加微小的扰动改变(即上述故意干扰的“对抗样本”)，就能导致很大的算法误差。此外，随着AI的进一步发展，AI算法模型将运用金融决策、医疗诊断等关键核心场景，这类AI“漏洞”的威胁将愈发凸显出来。近年来，包括清华大学人工智能研究院院长张钹院士、前微软全球执行副总裁沈向洋等均提倡要发展安全、可靠、可信的人工智能以及负责任的人工智能，其中AI的安全应用均是重点方向。而且，AI安全作为新兴领域，在开源社区、工具包的加持下，对抗样本等攻击手段日益变得复杂，相关防御手段的普及和推广却难以跟上。并且对抗样本等算法漏洞检测存在较高的技术壁垒，目前市面上缺乏自动化检测工具，而大部分企业与组织不具备该领域的专业技能来妥善应对日益增长的恶意攻击。从安全测评到防御加固，RealSafe让AI更加安全可控就如网络安全时代，网络攻击的大规模渗透诞生出杀毒软件，RealAI团队希望通过RealSafe平台打造出人工智能时代的“杀毒软件”，帮助企业高效应对人工智能时代下算法漏洞孕育出的“新型病毒”。目前，RealSafe平台主要支持两大功能模块：模型安全测评、防御解决方案。其中，模型安全评测主要为用户提供AI模型安全性评测服务。用户只需接入所需测评模型的SDK或API接口，选择平台内置或者自行上传的数据集，平台将基于多种算法生成对抗样本模拟攻击，并综合在不同算法、迭代次数、扰动量大小的攻击下模型效果的变化，给出模型安全评分及详细的测评报告(如下图)。目前已支持黑盒查询攻击方法与黑盒迁移攻击方法。防御解决方案则是为用户提供模型安全性升级服务，目前RealSafe平台支持五种去除对抗噪声的通用防御方法，可实现对输入数据的自动去噪处理，破坏攻击者恶意添加的对抗噪声。根据上述的模型安全评测结果，用户可自行选择合适的防御方案，一键提升模型安全性。另外防御效果上，根据实测来看，部分第三方的人脸比对API通过使用RealSafe平台的防御方案加固后，安全性可提高40%以上随着模型攻击手段在不断复杂扩张的情况下，RealSafe平台还持续提供广泛且深入的AI防御手段，帮助用户获得实时且自动化的漏洞检测和修复能力。准确度99.99%也难逃被“恶意干扰”，RealSafe高效应对算法威胁 考虑到公众对于对抗样本这一概念可能比较模糊，RealSafe平台特意选取了公众最为熟知的人脸比对场景(人脸比对被广泛用于金融远程开户、刷脸支付、酒店入住登记等场景的身份认证环节)提供在线体验。并且，为了深入研究“对抗样本”对人脸比对系统识别效果的影响，RealAI 团队基于此功能在国内外主流 AI 平台的演示服务中进行了测试。实测证明，“对抗样本”可以极大的干扰人脸比对系统的识别结果，而测试的这几家互联网公司平台开放的人脸比对API或SDK，几乎覆盖了目前市面上很多中小型企业在落地人脸识别应用时的选择，如果他们的人脸比对技术存在明显的安全漏洞，意味着更广泛的应用场景将存在安全隐患。因此，为了帮助更大范围内的企业高效应对算法威胁，RealSafe平台具备以下两大优势：·  组件化、零编码的在线测评：相较于ART、Foolbox等开源工具需要自行部署、编写代码，RealSafe平台采用组件化、零编码的功能设置，免去了重复造轮子的精力与时间消耗，用户只需提供相应的数据即可在线完成评估，学习成本低，无需拥有专业算法能力也可以上手操作。·可视化、可量化的评测结果：为了帮助用户提高对模型安全性的概念，RealSafe平台采用可量化的形式对安全评测结果进行展示，根据模型在对抗样本攻击下的表现进行评分，评分越高则模型安全性越高。此外，RealSafe平台提供安全性变化展示，经过防御处理后的安全评分变化以及模型效果变化一目了然。从数字世界到物理世界 RealAI落地更多安全周边产品随着机器学习模型不断的升级演化，“对抗样本”已经演变成一种新型攻击手段，并且逐渐从数字世界蔓延到物理世界：在路面上粘贴对抗样本贴纸模仿合并条带误导自动驾驶汽车拐进逆行车道、胸前张贴一张对抗样本贴纸在监控设备下实现隐身……因此，除了针对数字世界的算法模型推出安全评测平台，RealAI团队也联合清华大学AI研究院围绕多年来积累的领先世界的研究成果落地了一系列AI攻防安全产品，为更多场景保驾护航。比如通过佩戴带有对抗样本图案的“眼镜”，黑客可以轻易破解商用手机的面部解锁，通过在胸前张贴特制花纹实现在AI监控下的“隐身”，以及通过在车辆上涂装特殊花纹躲避AI对车辆的检测。发现类似新型漏洞的同时，RealAI也推出相应的防御技术，支持对主流AI算法中的安全漏洞进行检测，并提供AI安全防火墙对攻击AI模型的行为进行有效拦截。人工智能的大潮滚滚而来，随之而来的安全风险也将越来越多样化，尤其近年来因AI技术不成熟导致的侵害风险也频频发生，可以说，算法漏洞已逐渐成为继网络安全、数据安全后又一大安全难题。所幸的是，以RealAI为代表的这些顶尖AI团队早已开始了AI安全领域的征程，并开始以标准化的产品助力行业降低应对安全风险的门槛与成本。此次上线RealSafe人工智能安全平台是RealAI的一小步尝试，但对于整个行业而言，这将是人工智能产业迈向健康可控发展之路的一大步。