随着城市轨道交通系统智能化程度不断提高，网络攻击面不断扩大，传统网络安全防御体系已难以应对日益复杂多变的安全威胁。本文提出一种基于大模型的城轨交通网络安全协同防御体系，通过引入先进人工智能技术，实现从被动防护到主动防御的转变。研究结果表明，该体系能够显著提升威胁检测精度、缩短响应时间、降低运维成本，为城轨交通网络安全提供创新性解决方案。文中详细阐述了体系架构设计、关键技术实现路径、应用场景及未来研究方向，为城轨交通网络安全建设提供理论与实践参考。

关键词：大模型；城轨交通；网络安全；协同防御；人工智能

1 引言

城市轨道交通作为城市公共交通的骨干，其安全稳定运行直接关系到城市运转效率和公共安全。随着《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》的发布和国务院《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》的实施，城轨系统智能化进程加速，信息技术与运营技术深度融合，系统间数据高度共享，网络安全风险日益凸显。传统基于规则和特征库的网络安全防护方案，在面对零日漏洞、高级持续性威胁等新型攻击手段时，正暴露出明显的局限性-7。

近年来，人工智能技术的飞速发展，特别是大语言模型在自然语言处理、知识推理、上下文学习等方面展现出的强大能力，为网络安全防御提供了新思路。大模型能够深度理解安全威胁，从海量数据中识别复杂攻击模式，并提供智能决策支持，有望解决城轨网络安全面临的诸多挑战。目前，温州铁投集团、天津地铁等已开始探索Deepseek等大模型在网络安全领域的应用，并取得了显著成效-1 -4。

本文基于城轨交通网络安全特点，结合大模型技术优势，提出一种新型协同防御体系，重点解决以下关键问题：(1)如何构建适应城轨网络安全需求的大模型架构；(2)如何实现大模型与既有安全设备的有效协同；(3)如何在实际安全运营场景中发挥大模型的最大价值。研究旨在为城轨交通网络安全防护体系创新提供理论指导和技术路径，推动行业网络安全防护能力全面提升。

2 大模型与城轨网络安全理论基础

2.1 大模型关键技术特点

大语言模型是基于Transformer架构的先进人工智能技术，通过在海量文本数据上进行预训练，获得强大的语言理解、知识存储和推理能力。在网络安全领域，大模型的优势主要体现在以下几个方面：

上下文学习能力：能够根据提示上下文理解复杂的安全事件描述，无需额外训练即可执行新型威胁检测任务。
多步骤推理：可对跨系统、跨时段的安全事件进行关联分析，揭示潜在的攻击链条。
代码理解与生成：能够解析恶意代码特征，理解漏洞利用原理，甚至生成检测规则或修复方案。
多模态融合：结合文本、代码、网络流量等多种数据源，进行全面安全态势分析-7。

这些特点使大模型特别适合应对城轨网络安全中面临的海量告警筛选、新型攻击识别和异构设备协同等挑战。

2.2 城轨网络安全特性与需求

城轨交通网络具有独特的架构特征和安全需求。系统包括信号、通信、综合监控、自动售检票等多个关键子系统，各系统对实时性、可靠性要求极高。同时，由于建设时序和设备选型差异，网络中存在着大量不同厂商的异构设备，形成复杂的安全环境。

城轨网络安全的主要需求包括：(1)确保运营业务不中断；(2)保护乘客隐私数据；(3)防范针对关键基础设施的恶意攻击；(4)满足等级保护合规要求。传统安全防护方案难以全面满足这些需求，尤其是在应对新型网络攻击和高级持续性威胁方面存在明显不足。

表：大模型与传统安全检测技术对比

能力指标	传统检测技术	大模型增强方案	改进幅度
未知威胁检测率	低于30%	超过70%	提升40%以上
告警准确率	约65%	超过90%	提升25%以上
平均响应时间	数小时至数天	分钟级	缩短85%以上
运维工作量	高，依赖专家经验	中等，AI辅助	减少60%以上

3 基于大模型的城轨网络安全体系架构

基于大模型的城轨交通网络安全协同防御体系采用分层设计理念，将系统分为数据采集层、大模型平台层、智能应用层和交互层，实现从数据到应用的全链路智能化。

3.1 数据采集与处理层

作为体系的基础，该层负责多源数据采集、标准化处理和质量管控。数据来源包括：(1)网络安全设备日志（防火墙、IDS、WAF等）；(2)系统运行数据（操作系统、数据库、应用日志）；(3)网络流量数据（全流量包、NetFlow日志）；(4)外部威胁情报（漏洞信息、恶意IP、黑客组织动态）-6。

针对城轨环境特点，数据采集需特别考虑实时性、可靠性和保密性要求。对于信号系统、综合监控系统等关键基础设施，应采用轻量级代理或网络镜像技术，最大限度减少对生产系统的影响。同时，为解决数据异构性问题，需要建立统一的数据标准化模型，将不同来源、格式的数据转换为大模型可理解的规范化表示。

3.2 大模型平台层

平台层是整个体系的核心，由大模型基础设施、训练框架和推理引擎组成。在模型选择上，城轨企业可根据自身情况选择通用大模型（如DeepSeek、ChatGPT等）或训练行业专用模型-2 -5。

模型训练与优化是保证效果的关键。首先需要在通用大模型基础上，使用网络安全领域文本（漏洞报告、恶意软件分析、安全标准等）进行增量预训练，使模型掌握专业知识。然后，通过指令微调技术，使用城轨场景特有的对话数据、处置流程、分析任务，训练模型理解并执行安全操作指令。最后，采用人类反馈强化学习技术，根据安全专家对模型输出的评价进一步优化生成质量。

为提高模型在专业领域的准确性，可引入检索增强生成技术-2。该技术将大模型与外部知识库相结合，在回答问题时实时检索最新漏洞信息、安全策略、设备文档等，有效解决模型幻觉和知识陈旧问题。特别是在应对快速变化的网络威胁时，RAG能够确保模型基于最新情报进行分析决策。

3.3 智能应用层

应用层将大模型能力转化为具体安全功能，设计应围绕城轨网络安全的实际需求展开。核心应用包括：

智能威胁狩猎：利用大模型的推理能力，从海量日志中识别传统检测方法难以发现的隐蔽攻击。例如，通过关联分析多个系统的异常登录行为，发现潜在的横向移动迹象。
自动化安全运维：基于自然语言交互，实现安全工单的自动创建、分类和处置。温州铁投集团的实践表明，该功能可减少70%以上的重复告警，提升运营效率60%以上-1。
漏洞智能管理：结合SAAS化漏洞扫描结果，大模型能够基于历史修复经验和行业最佳实践，生成有针对性的修复方案，并将修复成功率提升至90%以上-1。
数据安全治理：利用大模型的语义理解技术，自动识别敏感数据并实施分类分级，根据不同级别采取差异化防护策略，构建数据全生命周期安全防护体系-1。

3.4 交互与协同层

该层负责实现大模型系统与现有安全设备、人员和工作流程的无缝集成。通过标准化API接口，大模型可与防火墙、IDS等安全设备建立双向通信机制：一方面，大模型分析的威胁情报可转化为设备防护规则；另一方面，设备产生的告警和日志可实时反馈给大模型进行深度分析-6。

同时，系统提供多样化的人机交互方式，包括自然语言对话、可视化态势大屏、移动端应用等，满足不同角色人员的需求。对于安全分析师，可通过对话方式询问安全状况、请求分析支持；对于管理层，可通过态势大屏实时掌握整体安全状态；对于现场运维人员，可通过移动终端接收处置指令和反馈执行结果。

4 关键技术实现路径

4.1 大模型选型与训练方法

城轨环境选择大模型时需综合考虑性能、成本、安全性等因素。目前主流选择包括通用大模型（如DeepSeek、ChatGPT）和网络安全专用模型（如SecurityBERT、CyBERT）。实践表明，基于高质量领域数据微调的开源模型，通常在性能与可控性间达到最佳平衡-4。

模型训练需遵循系统化方法：首先进行数据准备与增强，收集城轨网络安全相关文本、代码和结构化数据，并通过数据合成技术解决样本不平衡问题。然后进行增量预训练，使用网络安全领域知识使模型掌握基本概念和原理。接着进行指令微调，使用任务指令-答案对训练模型遵循指令完成任务的能力。最后通过人类反馈强化学习，根据专家评价优化模型输出质量。

针对城轨行业特点，训练数据应涵盖信号系统、列车控制、供电系统等专用设备的日志和协议，使模型能够理解这些特定环境的正常与异常行为模式。

4.2 与现有安全设备集成

大模型与现有安全设备的集成是体系落地的重要环节。通过构建双向协同机制，大模型能够极大提升现有安全设备的效能：

与防火墙协同：大模型通过分析网络攻击模式，可动态生成精准的访问控制规则，并自动下发至防火墙。当检测到特定IP的扫描行为时，模型不仅能识别其恶意意图，还能生成阻断规则并联动防火墙实施封禁。
与入侵检测系统协同：面对零日攻击，大模型可通过对攻击特征的分析，生成相应的检测规则，弥补传统特征库更新滞后的不足。研究表明，这种协同机制可将新型攻击的检测周期从传统的30天缩短至24小时以内-1。
与安全管理系统协同：大模型可赋能安全运营中心，提供多维度态势感知、事件自动研判、报告智能生成等功能。天津地铁的实践表明，集成大模型后，网络安全事件研判效率提升90%，漏洞修复效率提升40%-4。

4.3 RAG与多模态分析

检索增强生成技术能有效解决大模型在网络安全领域面临的知识时效性和专业深度问题。在城轨网络安全体系中，RAG框架包括文档切片、向量化存储、语义检索和增强生成四个步骤。安全团队可将设备手册、漏洞库、安全策略等文档导入知识库，当模型处理安全事件时，自动检索相关知识片段作为生成依据-2。

多模态分析技术使大模型能够处理城轨环境中的多样化数据。除了文本日志外，系统还可整合网络流量统计、设备状态指标、视频分析结果等多种信息，进行全面安全评估。例如，通过结合门禁系统日志和视频监控数据，识别尾随入侵等物理安全威胁。

表：城轨网络安全数据分类与防护策略

数据类别	敏感等级	主要风险	大模型增强防护策略
列车控制数据	极高	干扰列车运行	多重加密+实时异常检测
乘客个人信息	高	隐私泄露	脱敏处理+访问监控
运营统计数据	中	商业机密泄露	分级授权+水印技术
设备状态数据	中	系统故障	完整性校验+预测分析

4.4 隐私保护与合规性

城轨系统涉及大量敏感数据，隐私保护与合规性是大模型应用必须考虑的因素。可采用联邦学习技术，在不集中原始数据的前提下，通过交换模型参数更新实现多站点协同训练，既保护数据隐私又提升模型性能-3。

同时，轻量级加密算法在轨旁设备中展现出毫秒级响应优势，可在资源受限环境中实现数据安全传输与存储-3。大模型还能够自动化完成合规性检查，基于等保2.0等标准，审计系统配置是否符合安全要求，显著减少人工审核工作量。

5 应用场景与价值分析

5.1 智能威胁检测与响应

在威胁检测方面，大模型通过分析网络流量、系统日志和用户行为，能够识别传统方法难以检测的复杂攻击。例如，某地铁集团部署大模型系统后，成功检测到一起针对自动售检票系统的APT攻击，该攻击通过伪装正常交易数据，试图窃取乘客支付信息。大模型通过关联分析多个异常模式，包括交易时间异常、金额异常和设备访问异常，准确识别出攻击链条并触发自动响应-1。

实际应用数据表明，基于大模型的威胁检测系统可将攻击检出率提升至95.7%，误报率降至4.3%，需要人工处置的安全事件减少92%-4。同时，平均威胁响应时间从传统方式的小时级缩短至分钟级，事件解决持续时间减少85%，显著提升了安全运营效率。

5.2 自动化安全运维

大模型在安全运维自动化方面发挥重要作用，具体体现在：

智能告警降噪：通过对海量安全告警进行聚类、去重和优先级排序，将安全团队从繁重的告警筛选中解放出来。温州铁投集团的应用结果显示，该系统可减少70%以上的无效告警，使安全人员能够专注于真正有威胁的安全事件-1。
自动化漏洞管理：结合SAAS化漏洞扫描，大模型能够基于漏洞类型、受影响系统和现有安全配置，生成针对性修复方案，并指导运维人员实施修补。实践表明，这一流程可将漏洞修复成功率提升至90%以上-1。
安全知识问答：构建企业专属安全知识库，员工可通过自然语言询问安全政策、处置流程、设备配置等问题，大幅降低培训成本和决策时间。

5.3 数据安全与隐私保护

城轨系统在运营过程中收集大量乘客个人信息、支付数据和出行轨迹，数据安全防护至关重要。大模型通过语义理解技术，自动识别敏感数据类型并实施分类分级。根据分类结果，系统对不同级别数据采取差异化防护策略：核心数据采用多重加密存储，重要数据实施严格访问权限控制，普通数据则进行脱敏处理-1。

在数据共享场景中，大模型可结合隐私计算技术，在保证数据隐私的前提下，实现跨部门数据安全利用。例如，在客流分析中，仅向数据分析师提供脱敏后的统计信息，避免原始个人信息泄露。

5.4 应急响应与预案执行

面对安全事件，大模型能够快速生成应急处置预案，指导安全团队采取科学有效的应对措施。系统结合实时监测数据、历史处置记录和专业知识库，为特定事件提供步骤化处置指引，包括遏制攻击扩散、消除安全威胁、恢复系统运行等环节-4。

天津地铁的实践表明，在模拟测试环境中，搭载大模型的应急管理决策相较于传统方式，应急处理时间缩短30%，处置准确率提升20%，极大地降低了现场处置人员的失误风险-4。这不仅提升了网络安全事件的响应能力，也为运营中断等传统紧急情况的处理提供了新思路。

6 挑战与未来展望

尽管大模型为城轨网络安全带来革命性机遇，其应用仍面临多项挑战，需要在未来研究中重点关注：

数据敏感性与样本稀缺：城轨安全数据具有高敏感性、低样本特征，难以跨区域、跨厂商共享，导致模型训练高质量数据集匮乏。未来可探索联邦学习和合成数据生成技术，在保护隐私的前提下扩大训练数据规模-3。
实时性要求与计算延迟：部分城轨系统对时效性要求严苛，而大模型固有的计算延迟可能无法满足实时防护需求。模型轻量化、边缘计算和专用推理芯片是解决这一问题的潜在方向-3。
标准缺失与生态碎片化：目前缺乏对城轨交通大模型的功能、架构、技术指标的标准规定，各地建设标准不一。亟需行业联盟牵头制定统一标准，促进技术规范化发展。
模型安全与对抗鲁棒性：大模型本身可能成为攻击目标，面临提示注入、数据投毒等新型威胁。需要加强模型自身防护技术研究，确保AI系统安全可靠。

未来智慧城轨网络安全体系将向主动防御、智能预测和自主决策方向发展。通过大模型与数字孪生技术结合，可在虚拟空间中模拟网络攻击和防御效果，提前发现系统脆弱点。同时，随着多模态大模型的成熟，系统能够融合视频、传感器数据、网络流量等多源信息，实现更为全面的安全态势感知。

7 结论

本文系统研究了基于大模型的城轨交通网络安全协同防御体系，分析了体系架构、关键技术、应用场景和未来挑战。研究表明，大模型技术能够有效应对城轨网络安全面临的复杂挑战，显著提升威胁检测能力、响应速度和管理效率。

与传统防御体系相比，基于大模型的协同防御具有三方面显著优势：一是通过智能分析实现从被动防护到主动预测的转变；二是通过自动化处置大幅降低对专业人员的依赖；三是通过协同决策打破异构设备间的信息孤岛。实际应用数据表明，该体系可减少70%以上的无效告警，提升威胁检测率至95.7%，缩短响应时间85%以上，展现出显著的应用价值。

随着大模型技术的不断成熟和算力成本的持续降低，基于AI的网络安全防御体系将成为城轨交通数字化转型的重要保障。未来研究应重点关注数据隐私保护、实时性优化、标准制定等挑战，推动城轨网络安全向更加智能、高效、可靠的方向发展。

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