基于AI的工业软件安全检测

解决方案

简介
工业软件安全检测大模型、基于大模型的二进制后门安全检测工具、基于大模型的工业软件缺陷智能检测与修复工具

（一）工业软件安全检测大模型

利用大模型强大的自然语言处理能力、知识表示与推理能力以及大规模数据学习能力，以海量工业软件、源代码、安全漏洞数据集为基础，对基座大模型进行二次优化训练和强化学习，自动提取工业软件的特征和模式，形成二进制代码分析、代码语义相似度分析、二进制反编译、模式匹配、图形式分析、二进制中间代码分析、漏洞检查等基础能力，实现对工业软件安全漏洞的精准检测和预警。

（二）基于大模型的二进制后门安全检测工具

基于对远程访问木马、凭证窃取型后门、数据渗漏型后门以及其它典型后门等进行特征分析的基础上，聚焦于利用大模型对二进制程序进行智能化分析，以识别潜在的、隐蔽的后门植入行为。利用大模型强大的语义理解与模式识别能力，自动学习正常程序与后门程序在控制流、数据流、函数调用及行为模式上的深层差异，从而实现对后门触发逻辑（如特定输入、环境变量、隐蔽条件跳转等）的高效检测与定位。同时突破二进制代码的语义理解、上下文建模、异常行为检测、对抗性样本分析以及模型可解释性提升等关键技术，提高对高级持续性威胁（APT）中隐蔽后门的发现能力。

（三）基于大模型的工业软件缺陷智能检测与修复工具

随着工业软件复杂度的不断提升和安全性要求的持续加剧，传统手工方式难以高效、准确的检测软件中存在的缺陷检测与修复，尤其在工业场景下，软件运行周期长、版本迭代频繁，且系统高度复杂，兼容性要求严苛，导致缺陷处理周期长、修复难度大，严重影响系统稳定性与生产安全，一旦缺陷未被及时发现并修复，可能引发设备停机、数据丢失甚至引发重大安全事故。本方案聚焦基于大模型的工业软件缺陷智能检测与修复技术，融合缺陷检测与修复能力，基于大模型技术实现缺陷的快速定位与自动修复，构建具备理解能力、推理能力和修复能力的一体化智能工具。