BRIDG-ICS：面向工业5.0信息物理系统的AI驱动知识图谱用于智能威胁分析
密码学与安全
2026-03-06 v2
摘要
工业5.0中IT和OT系统的日益融合正在转变工业运营，但也扩大了网络物理攻击面。工业控制系统（ICS）面临日益严峻的安全挑战，因为传统的孤立防御无法提供连贯的跨域威胁洞察。我们提出了BRIDG-ICS（Industrial Control Systems的桥梁），一种面向上下文感知威胁分析和智能制造业环境中网络弹性定量评估的AI驱动知识图谱（KG）框架。BRIDG-ICS将异构工业和网络安全数据融合为一个集成的工业安全知识图谱，将资产、漏洞和对抗行为与概率风险指标（如漏洞利用可能性、攻击成本）相关联。这种统一的图表示使得利用图分析技术进行多阶段攻击路径模拟成为可能。为了丰富图谱的语义深度，该框架利用大语言模型（LLM）：领域特定的LLM提取网络安全实体、预测关系，并将自然语言威胁描述转化为结构化图谱三元组，从而用缺失关联和潜在风险指标填充知识图谱。这种统一的AI增强KG支持多跳、因果感知的威胁推理，提高了对复杂攻击链的可见性并指导数据驱动的缓解措施。在模拟工业场景中，BRIDG-ICS具有良好的可扩展性，能够降低潜在攻击暴露，并可在工业5.0环境中增强网络物理系统的弹性。
引用
@article{arxiv.2512.12112,
title = {BRIDG-ICS: AI-Grounded Knowledge Graphs for Intelligent Threat Analytics in Industry~5.0 Cyber-Physical Systems},
author = {Padmeswari Nandiya and Ahmad Mohsin and Ahmed Ibrahim and Iqbal H. Sarker and Helge Janicke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.12112},
year = {2026}
}
备注
44 Pages, To be published in Springer Cybersecurity Journal