设备 第三方系统 IOC-确认结果，关闭告警 APP-现场处理事件，任务关闭 APP-接收任务 1 人员闯入，周界监测告警 2 IOC告警，IOC安全岗联动视频查看 3 调取查看事件前后30秒视频 3 查看机动岗保安位置，派发任务 4 机动岗保安，查看告警位置 5 查看视频 7 IOC确认关闭 6 照片、视频反馈处理结果 IOC-事件触发 IOC-运营中心研判 IOC-任务派发 联动其它子系统动作 场景，将相关的数据报表、图 像、实时数据等，投放到大屏 ， 可根据不同的身份机制定制 预案 场景。 预案场景处理 平台任意 调度或预 案调度 实时监测数据状态 可跨区域、跨平台系统 协 同调度 IOC平台 中国移动南方基地智慧园区系统 机房设备概况 水质状况分析 模拟效果参考 A P P A P P 通过对接温湿度传感器，PM2.5监测等 设备，对南方基地的环境状况进行智能化管 理。

为数智化工业互联网平台融合夯实根基。 工业数字化底座包含连接集成平台、工业数据中 台、工业 AI 使能中心、应用开发平台、智慧运营中心 (Intelligent Operations Center,IOC)、企业工作台。 从整体架构来看,底层是数据接入层,通过融合创 新支持摄像头、传感器、机器人等现场设备泛在接入; 可以利用新型工业智能网关将行业应用、边缘应用等 已下沉到现场的数据泛在接入;可以接入第三方数据 Planning,ERP)、分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)等系统与应用,以及生态伙伴的 集成应用,满足企业现场不同类别人员需求。 IOC 重点建设运营监控与安全防护两大核心模 块。 运营监控方面,实现了统一的系统监控、系统运 维、系统运营,一站式纳管工业互联网平台;安全防护 层面,数字化底座围绕业务安全、数据安全和网络安全 三大维度开展安全防护建设

主要依赖基于规则和签名的检测方法，对于不断变种的恶意软件、0-day 漏洞攻击、无文件攻击、 APT 攻击等高级威胁和未知威胁的检测能力严重不足，导致防御体系容易被突破。威胁情报的利用也往往停留 在简单的 IOC 比对层面，难以深入理解攻击者的 TTP 和意图，无法实现有效的威胁溯源和精准防御。 4）缺乏主动性和适应性 传统 SOC 以被动响应为主，难以主动发现潜藏的威胁。安全策略和检测规则通常是静态配置的，更新滞后， 赋能的威胁检测（利用机器学习、深度学习识别未知威胁、高级威胁和异常行 为）、智能化的事件分析研判（自动化关联分析、根因分析、攻击路径还原、风险评估）、威胁情报的深度分 析与应用（利用 NLP、知识图谱等分析情报、提取 IOC、构建攻击者画像）、AI Agent 的智能决策（基于分析 结果和知识库生成响应建议或预案）以及可解释 AI（提供模型决策依据）。该层是 ISOC 实现智能化的关键， 需要强大的 AI 模型库和知识库支撑。 从 SIEM/SOC 获取更详细的日志信息，从 EDR 获取进程、文 件等信息，从 NDR/NTA 获取相关的网络流量数据，从 UEBA 获取相关用户的行为信息，从情报库查询威胁情 报，获取 IOC 信誉、攻击者信息等，从资产数据库：获取相关资产的信息（例如，服务器的用途、操作系统、 应用等），从漏洞数据库获取与相关的漏洞信息。  AI 智能体告警分析 调用和编排各种 AI 模型，并整合分析结果。如

智慧加油站解决方案，不改变现网架构，无缝嵌入AI，实现加油站智能化升级。基于AI无感支付，提高车辆通过率，增强用户体验； 基于AI加油站安全管理，保障卸油过程本质安全。 解决方案 统一智能运营中心IOC 无感支付 智慧营销 智慧管理 MPLS 4G 5G 车辆管理 发票管理 边缘计算 数据源 华为云 车辆疏导 工单管理 智能小站 生产实时类数据 交易类数据 视频类数据 视频管理

1 厦门新体育中心智慧场馆项目方案 （一）场馆智慧化应用要求 1、门户服务类应用 通过部署新体育中心官网、场馆小程序、内部工作门户三大门户类应用以及 运行指挥中心(IOC)，构建新体育中心交互矩阵，形成新体育中心对内运营管理 界面和对外服务宣传渠道，满足内、外部用户信息发布浏览、便捷互动交流、多 样化服务支持等多元配套服务需求。 1.1 新体育中心官网 建设新体育中心官网，为体育 环境、全面的要素对象支持、丰富的可编辑属性、便捷的可视化对象配置功能， 可实现大规模复杂三维场景的快速构建，可广泛应用于各行业数字孪生应用。 （2）数字孪生云渲染平台 数字孪生云渲染平台，是为可视化数字孪生 IOC 量身打造的产品平台，基于 云计算和视频串流，在云端完成渲染，采用视频串流技术将极致的 3D 渲染画面 实时传送给用户，并能达到与客户端同样的渲染质量与精度，为大规模场景渲染 在轻量化终端上的呈现提供技术保障。 消防设备等要素的空间分布、经纬度坐标、楼层信息、设备编码及 ID 信息等。 3）针对 IOC 处理的成果数据，需要处理并建库发布为三维服务。 图 二维矢量图成果 196 图：园区室内二维矢量图示意 （4）周边系统关系 1）GIS 与 IOC 关系 a）GIS 给 IOC 提供二维矢量数据、设备设施数据； b）GIS 给 IOC 二维地图服务及数据服务； c）IOC 提供给 GIS 设备模型、室内外的建筑模型等； 2）GIS

国家护网期间，提供专项情报监控，监控包括来自微信群、安全论 坛、公众号等渠道的HW情报，覆盖0day、PoC 、钓鱼情报、攻击 手法、失陷情报等内容。 攻击者特征情报 收集监测HW期间所 使用到的 IP/IOC 情 报，进行拦截 最新漏洞情报 监测最新爆发 开 源组件漏洞，自检 是否存在新突破口 HW事件情报 收集整理HW规则 及行业调整动态， 便于调整防护策略 攻击手段情报 收集监测0Day/Nday

工程实施设计-四视角法 架构确定后，是确定目标工程组合并给与优先级排序，持续实施改进。 目标项目级规划实施方法-四视角法 括了数据模型、规则、标准、算法等。仍然以智慧城市为 例，作为城市运营中心（IOC），重要任务之一就是实现 多部门的协同，因此多个部门之间需要哪些数据、数据标 准是什么、建立什么样的知识模型、紧急事件的数据报送 上来后需要依据什么规则进行数据流转，这些都和数据价 值的实现息息相关。

习和强化学习。 模仿学习也称为从示范中学习，是一种通过模仿专家行为来训练智能体学习策略的方法。模仿学习中，一种 广泛使用的方法是行为克隆（BC），将问题转化为监督学习问题。另一种方法是逆最优控制（IOC，也称为 逆强化学习），利用专家示范来学习奖励函数。 表1：模仿学习的两大算法类别 类别 简述 优势 挑战 行为克隆（BC） 在行为克隆中，通过最小化规划损失 来实现智能体策略与专家策略的匹配， 因果混淆。即模仿者会利用并依赖于输入组件与输 出信号之间的错误相关性（模型可能会将某些表面 上相关的因素，如天气、交通状况，错误地认为是 决定驾驶行为的关键因素，从而导致决策不准确）。 逆最优控制（IOC） 逆最优控制是一种从专家示范中学习 的算法，通过观察专家驾驶员的行为 来推测出一个“奖励函数”。这个奖 励函数可以理解为：专家做出的每一 个动作都有一个“奖励值”，这些奖 励值反映了每个行为的好坏。逆最优 Wu P, Chitta K，et al，End-to-end Autonomous Driving： Challenges and Frontiers，焉知汽车，国元证券研究所 图6：逆最优控制（IOC）方法 图7：强化学习方法 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 端到端的挑战：数据 由于端到端算法基于数据驱动，大模型依赖大量的高质量数据进行训练。以训练数据为核心，重点关注数据量、数 据

发展全生命周期，系统性推进智慧园区生态建设，为园区资产持有方、运营方等主 体，提供智慧园区生态运营方案。明源云智慧园区生态运营方案以天际开放平台为重 要基础，面向内部经营管理和外部客户服务，搭建智能运营中心（IOC）、客户数据中 台（CDP），为智慧园区经营管理者提供可视化运营和智能化管理平台；并面向智慧 园区不同应用场景，提供智慧建设、智慧运营（包括企业招商和资产管理）、智慧服 务等数字化服务，形成全 决方案的核心能力重点体现在展现层、应用层和平台层： • 展现层（N应用）：可建立统一认证门户，实现用户统一管理；将面向管理 侧、客户侧、物业侧应用提供小程序、公众号、APP等多渠道访问入口；建设可视化 园区运营中心（IOC），展示园区运营数据。 • 应用层（业财通）：可拉通资业财数字一体化逻辑，赋能集团型一站式数字 化管理；从不同视角提供园区资产管理、招商租赁、物业管理、设施运维、产业服务 等全链条数字化应用；

6技术助力井 场 数 据 回 传 网 ， 实 现 可 靠 回 传 、 数 采 效率提升 13 智慧勘探开发 / 智慧油气田 / 智慧管网 通过一体化集成的场站数字底座+视频智能分析+IOC等技术，构筑全方位、全天候、全过程的可视化巡检管 理，实现对企业的人、物、制度等要素的全面管控，提升油气现场的生产安全性和设备可靠性。 — 智慧场站 — 业务场景 2 场景方案简介 智能安防