《實戰化工業靶場應用指南（2025版）》——揭秘靶場的新范式，AI賦能的實戰化工業靶場

隨著新一輪科技革命和產業變革的深入發展，工業互聯網已成為推動制造業高質量發展的關鍵引擎。然而，數字化加速也帶來了前所未有的挑戰：IT網絡與工業控制網絡（OT）的加速融合，打破了傳統的安全邊界。工業系統不再是孤立的信息孤島，而是暴露在廣闊網絡空間中的關鍵目標。工業互聯網安全需求正從被動防護升級為以“系統韌性”為核心的整體保障。而傳統以合規為中心的建設模式，已難以支撐對高級威脅的持續驗證、人才能力的常態化訓練與投入產出的量化評估。企業急需構建實戰工業靶場，但落地應用時卻普遍面臨著如何打造常態化的能力引擎？如何打造與業務緊密結合的實戰化靶場？如何量化評估靶場價值等現實困境。

工業靶場應用面臨的三大核心挑戰

針對企業“建而不用”、“演練脫節”、“價值難證”的挑戰，安全牛正式發布《實戰化工業靶場應用指南（2025版）》，報告深度剖析當前工業靶場應用面臨的挑戰與機遇，基于對國內代表性廠商及行業實踐的深度調研，并探索將網絡安全能力與工業生產工藝、設備運行機制深度耦合，打造平臺化架構、持續運營和量化治理的關鍵路徑，助力企業將工業靶場打造為新時代工業安全的戰略性基礎設施 。

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關鍵發現

戰略定位與市場格局

• 工業靶場的戰略價值重塑。國內工業靶場正在從“合規與教學工具”轉向“業務連續性與風險治理平臺”。其價值不再停留在培訓與活動，體現在對關鍵業務風險的可復現驗證、對預案與策略的可迭代優化，以及對成效的可量化證明（例如攻擊鏈攔截率、檢測/響應時效、關鍵流程恢復時間RTO、數據恢復點RPO、潛在損失避免等）。

• 工業靶場的競爭格局分化。國內市場呈現頭部綜合+細分創新的競爭結構。頭部綜合網絡安全廠商憑借網絡安全技術和生態集成提供廣泛覆蓋，而創新型廠商則通過技術壁壘深耕細分領域，形成差異化競爭。

• 廠商基因決定工業靶場的價值。國內廠商的底層基因決定了其工業靶場的價值差異。擁有科研背景的廠商專注于底層技術突破和戰略推演，解決大規模和互聯難題；而具有工業背景的廠商則專注于高仿真度和業務強關聯性，解決實戰可信度問題。

• 國內外工業靶場的核心差距在于戰略定位和技術深度。國際市場將工業靶場主要用于網絡安全研究和技術突破，并聚焦于超大規模、高精度行為建模和戰略應用；國內則在向平臺化、互聯化邁進，致力于解決本土化應用的效率和價值量化問題。

實戰化工業靶場的理念與發展

市場應用

• 工業靶場應用的價值量化是剛需。工業靶場投資的價值量化已成為企業的核心剛需，企業不再滿足于定性評估，而是要求工業靶場提供可量化的數據，證明工業靶場的投資回報。

• 互聯協同趨勢明確。工業靶場的互聯協同正在從概念走向實踐以解決資源孤島和低利用率的有效路徑，部分廠商利用互聯創新技術已在國家級項目中落地，實現跨區域、跨廠商的資源共享和協同演練。

• T型人才培養核心平臺。工業靶場普遍看作是培養T型人才的實戰平臺，通過提供網絡攻防技能與工業業務流程相結合的實操環境，成為解決工控安全領域復合型人才戰略性短缺的關鍵基礎設施。

• 工業靶場從競賽到測試的應用。工業靶場應用正從基礎的培訓競賽應用轉向科研測試和戰略推演等應用，并成為新裝備上線前進行高危安全測評和技術驗證的關鍵，并利用自動化實現降本增效。

技術和創新

• 工業靶場廠商技術路線分化。雙棧驅動和孿生仿真成為突破技術瓶頸的核心方向。雙棧驅動仿真引擎（虛擬化+數字建模）解決了大規模與高逼真度的性能矛盾；而孿生仿真和虛實結合技術，確保了仿真結果在工業場景中的高可信度。

• AI賦能工業靶場。AI智能體成為解決紅隊人力和演練效果的核心手段。利用AI智能陪練通過深度強化學習和自適應對抗，充當7x24小時不間斷的對手，大幅降低了攻防演練的成本和對人工紅隊的依賴。

未來趨勢

• 工業靶場的服務化。未來工業靶場將加速向平臺化、SaaS服務化轉型。工業靶場將采用開放的底座+應用架構，提供全生命周期的運營服務，以解決“死靶場”和高成本定制的難題。

• AI智能化創新。AI技術將成為工業靶場內容迭代和場景生成的關鍵。利用生成式AI自動化生成演練劇本、定制化場景和模擬流量，將徹底改變工業靶場內容依賴人工高成本定制的現狀，大幅提升內容迭代效率。

• 行業協同是未來發展的關鍵。解決生態碎片化需推動標準統一與協同治理。行業組織需加速互聯互通標準落地，推動工業靶場聯邦建設，廠商和用戶應共享資源，從而為工業靶場的健康發展創造良好環境。

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