基于深度强化学习的油气企业网络安全动态防御模型研究

Research on a Dynamic Defense Model for Cybersecurity in Oil and Gas Enterprises Based on Deep Reinforcement Learning

摘要: 随着数字化转型在能源领域的纵深推进，石油天然气企业的网络安全防护体系正面临攻击手段智能化、威胁态势复杂化的严峻挑战。传统基于规则与特征匹配的静态防御机制已难以应对快速演变的网络威胁。本研究针对油气行业网络安全防护的现实痛点，创新性地将深度强化学习技术引入网络安全防御领域，提出了一种基于深度Q网络(DQN)算法的自适应智能防御模型。该模型通过与仿真网络环境的持续交互学习，实现了对异常行为模式的自主识别与动态响应策略优化。实验验证结果显示，所提模型在零日攻击检测准确率、误报率控制以及威胁响应时效等关键性能指标上均显著优于传统入侵检测系统，为石油天然气企业构建具备自主学习能力与环境适应能力的新一代智能化网络安全防护体系提供了理论基础与技术路径，具有重要的工程应用价值与产业推广前景。

Abstract: As the energy sector undergoes digital transformation, cybersecurity defence systems for oil and gas enterprises are facing severe challenges posed by increasingly sophisticated attack methods and complex threat landscapes. Traditional static defence mechanisms based on rules and signature matching are struggling to counter rapidly evolving cyber threats. Addressing critical pain points in oil and gas cybersecurity, this study integrates deep reinforcement learning into defence systems. It proposes an adaptive, intelligent defence model based on the Deep Q-Network (DQN) algorithm. Through continuous interactive learning with simulated network environments, the model autonomously identifies anomalous behaviour patterns and dynamically optimises response strategies. Experimental validation shows that the proposed model significantly outperforms tradi-tional intrusion detection systems in terms of key performance metrics such as zero-day attack de-tection accuracy, control of the false positive rate, and timeliness of threat response. This provides a theoretical foundation and technical pathway for oil and gas enterprises to develop a new genera-tion of intelligent cybersecurity defence systems with autonomous learning and environmental adaptability capabilities. The model has significant engineering application value and promising industrial promotion prospects.

1. 引言

随着信息技术的飞速发展，油气企业作为国家能源安全的重要组成部分，其数字化转型由可选项变成了必答题。在油气方面的数字技术应用极大地提升了企业运营效率，但同时也带来了前所未有的网络安全的挑战。油气生产、储运等关键环节，严重依赖企业的自动化控制与网络信息技术，一旦这些系统遭受攻击，就会导致油气企业的公共安全受到威胁，而且会造成企业的重大经济损失。当前，油气企业网络安全面临严峻考验：一方面，传统的、基于签名的静态防御策略因滞后性问题难以应对日益复杂的攻击手段(如未知漏洞和0 day攻击)；另一方面，由于油气企业海量的数据采集点、异构的控制系统和通信协议使得油气网络具有高度复杂性，极大地增加了安全管理的难度。因此，亟需利用新技术构建更有效的油气企业网络安全防御体系。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)作为一种新兴的人工智能技术，在处理高维、复杂决策问题方面展现出其巨大优越性，DRL能够在与环境的交互当中学习最优策略，动态适应环境变化，这对于构建油气企业网络安全的动态防御体系具有重要意义。特别是深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)算法，以其稳定的学习性能和对高维状态空间的处理能力，为本研究提供了坚实的技术起点。

动态防御体系的构建，依赖于对网络环境的精准、实时感知，即网络安全态势感知(Cyber Situational Awareness, CSA)。Franke等[1]通过文献综述，界定了CSA包含态势要素获取、态势理解与态势预测三个层次的理论框架。在这一框架下，人工智能技术(尤其是深度学习)，已成为处理海量、多源安全数据，实现精准态势感知的关键驱动力。

张秀丽[2]从宏观视角探讨了大数据与人工智能融合背景下态势感知技术的演进历程。刘伟等[3]和臻阳[4]的综述梳理了基于AI的情境预测方法论与发展趋势，为本研究的技术方向提供了清晰指引。在实践层面，深度学习模型凭借卓越的时间特征学习能力，在态势预测中展现出非凡效能。刘微[5]和周新[6]验证了LSTM等模型在网络安全态势评估与预测中的有效性，并提出多种优化方案提升模型性能。何春荣与朱江[7]将注意力机制引入GRU网络，提高模型的预测精度。朱江与陈森[8]则提出改进的注意力LSTM模型(NAWL-ILSTM)，通过聚焦关键时间信息显著提升预测精度。田俊峰与石伟[9]将卷积神经网络(CNN)应用于网络攻击检测，验证深度学习在识别特定威胁中的有效性。而余建等[10]则开发了基于灰色关系分析的方法，针对工业场景中样本稀缺的潜在问题，提出了切实可行的解决方案。

将先进的动态防御模型应用于油气行业，必须充分考虑其工业控制系统(ICS)的特殊性和安全需求。研究表明，油气工控网络面临着与传统IT网络截然不同的挑战。史艳霞[11]以油气生产物联网SCADA系统为具体研究对象，深入剖析了其面临的安全风险，明确指出工控协议固有的脆弱性、系统长生命周期与补丁更新困难等核心风险点。高志斌等[12]基于《中国网络安全分级保护标准2.0》框架，探讨了长距离管道ICS的防护方案，文中指出分区隔离、安全审计等静态、边界防护思路，虽有一定的防护措施价值，但在应对高级持续性威胁(APT)和内部攻击时有一定的局限性。因此，在动态、自适应防御技术方面面临巨大的需求。动态防御的本质是一个连续的决策过程，要求系统能够根据实时态势自主、智能地调整防御策略。深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)结合了深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，非常适合解决此类问题。Yang等[13]的综述肯定了机器学习与深度学习在网络安全领域的广泛应用潜力，为本研究引入DRL这一前沿技术提供了来自领域的认可。杨天翔等[14]利用数字孪生技术构建高保真的油气网络仿真环境，构建基于DRL智能体的训练与验证平台，解决在真实生产系统中进行“试错”学习的高风险难题。

为解决油气企业传统静态防御策略滞后、难以应对未知威胁的问题，本研究旨在构建一个基于深度Q网络(DQN)算法的网络安全动态防御模型。研究将通过模拟环境训练模型，使其能根据实时网络态势自适应地选择最优防御动作，并重点验证其在攻击检测、误报控制与响应速度上的性能，最终为油气企业提供一种智能、自适应的网络安全防御新范式。

2. DQN算法及其在网络安全领域的应用

2.1. DQN算法概述

深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)算法是深度强化学习领域的一种突破性技术，它将深度学习与强化学习相结合，用于解决高维状态空间的强化学习问题。DQN算法通过神经网络来学习Q值函数。Q值函数是一个将状态和行动映射到对应的Q值，以表示通过执行该行动在特定状态下获得的预期回报。强化学习的目标在于发现最优策略，通过在每个可能状态下选择最佳动作来最大化预期奖励。而Q值函数为策略质量评估提供了依据，通过计算Q值，来优选最优策略。在DQN算法中，通过神经网络对状态–动作对的Q值函数Q(s, a)，进行逼近(其中s表示状态，a表示动作)。该方法利用神经网络的泛化能力近似状态-动作价值函数，有效克服了传统Q学习算法在大状态空间中遭遇的“维度诅咒”，使算法能够灵活处理高维状态与动作空间，具备卓越的适用性。

DQN算法采用了2个结构完全相同的神经网络，分别是evaluate network (状态网络)和target network (目标网络)，evaluate network用来计算策略选择的Q值和Q值迭代更新，梯度下降、反向传播等。target network用来计算TD Target中下一状态的Q值，设计target network目的是为了保持目标值稳定，防止过拟合，从而提高训练过程稳定和收敛速度。算法分成两个部分，分别是策略选择和策略评估，DQN算法还设计了一个固定大小的回放记忆单元memory，用来记录经验，一开始memory中没有经验，也没有训练evaluate network，积累了一定数量的经验之后，再从memory中随机选择batch size大小的经验来训练evaluate network，从而可以更好地利用数据。算法流程图如图1所示。

相较于其他深度强化学习算法，DQN具备三大核心优势：首先，DQN在解决高维状态空间和动作空间问题时具有很好的鲁棒性。传统的Q-learning等强化学习算法因维度诅咒难以直接处理此类场景；而DQN通过神经网络将高维输入映射为Q值，规避了显式存储大型表格的需求。其次，该算法采用目标网络与经验回放机制，实现估计误差与方差间的平滑权衡，提高算法的收敛性，促进策略的更新。第三，DQN对Q值函数近似网络的约束极少，可灵活采用卷积、全连接或更复杂的架构，赋予模型跨任务的“即插即用”能力。

Figure 1. DQN algorithm flowchart

图1. DQN算法流程图

在网络安全动态防御中，DQN通常采用全连接层(即深度前馈网络)来处理输入的结构化特征(如流量统计、系统指标、威胁向量等)。下面提供网络安全领域DQN模型中常用的前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network, FNN)结构及其参数范围，见表1。

Table 1. Common network architecture (Q-network)

表1. 常用网络结构(Q网络)

参数	描述	常用配置范围	典型配置(示例)
层数	隐藏层的数量(不包含输入和输出层)	2到5层	3层隐藏层
输入层节点数	等于状态空间维度，即输入特征向量的长度	几百到几千(取决于观测值的复杂程度)	300个节点
隐藏层节点数	决定网络的容量和复杂度	64、128、256或512 呈递减或对称分布	第一层：256，第二层：128，第三层：64
激活函数	引入非线性，使网络可以逼近复杂的Q函数	ReLU (RectifiedLinearUnit)是最常用的选择	隐藏层：ReLU； 输出层：线性函数(Linear)
输出层节点数	等于动作空间维度，即智能体可执行的防御动作数量	2到10个(例如：隔离、封禁、告警、不动作等)	5个节点 (对应5个防御动作)

超参数的选择对DQN模型的收敛速度和性能至关重要。以下是三个核心超参数及其调优建议：

(1) 学习率($\alpha$ 或$LR$ )：决定了Q网络在每次更新时，权重向梯度方向移动的步长。常用范围通常设置在${10}^{-3}$ 到${10}^{-5}$ 之间，例如$5\times {10}^{-4}$ 。调优策略：过高可能导致训练不稳定，Q值振荡，无法收敛；过低，收敛速度极慢，可能陷入局部最优。建议：从小处开始尝试(如${10}^{-4}$ )，然后根据回报曲线的平稳性进行微调。在某些情况下，可以采用学习率衰减策略，在训练后期逐渐减小学习率以提高收敛精度。

(2) 折扣因子($\gamma$ )：衡量未来奖励的重要性。$\gamma \in \left[0,1\right]$ 。$\gamma$ 越接近1，智能体越着眼于长期回报。$\gamma$ 越接近0，智能体越关注即时回报。在网络安全动态防御中，由于防御策略需要考虑长期影响(如持续的APT攻击)，$\gamma$ 常用范围通常设置得较高。0.9到0.999。调优策略：高$\gamma$ (如0.99)适用于需要前瞻性规划和长期目标(如系统稳定运行、长期防御)的任务。低$\gamma$ (如0.9)适用于目标明确且需要快速反馈(如单次攻击的快速响应)的任务。

(3) 探索率($ϵ$ )的衰减策略：$ϵ$ -贪婪策略中的参数，决定了智能体在当前状态下随机选择动作(探索)的概率。常用策略：线性衰减(LinearDecay)或指数衰减(ExponentialDecay)。初始值(${ϵ}_{start}$ )通常为1.0 (完全随机探索)。终止值(${ϵ}_{end}$ )：通常为0.01到0.1(保留少量探索以适应环境变化)。衰减步数(DecaySteps)：决定$ϵ$ 从1.0衰减到${ϵ}_{end}$ 所需的训练步数。这个值需要足够大，以确保模型有足够的探索和学习时间，常用范围是几万到几十万步。衰减函数(线性示例)：

${ϵ}_{\text{t}}=\max \left({ϵ}_{\text{end}},{ϵ}_{\text{start}}-\text{t}\times \text{decay}\_\text{rate}\right)$ (1)

其中，$decay\_rate=\left({ϵ}_{start}-{ϵ}_{end}\right)/Decay\_Steps$ 。

在油气企业网络安全动态防御中，DQN模型应选择能够处理高维网络状态特征的多层全连接网络，并倾向于使用高折扣因子($\gamma \approx 0.99$ )和缓慢衰减的探索率($ϵ$ )，以确保模型在复杂的、对长期安全至关重要的环境中，能够学习到稳定且具备前瞻性的最优防御策略。

2.2. DQN算法在网络安全领域的应用

DQN算法在网络安全领域的应用主要体现在其能够处理复杂的网络攻击和防御问题，例如在网络攻击模拟中，DQN算法在持续演变的威胁环境中训练智能体，使其学习如何在面对不断变化的网络威胁时，采取最合适的防御措施。通过反复试错学习，DQN算法能够学习到在不同网络状态下的最优策略，从而提高网络安全防御的有效性，更好地应对实际系统遭受入侵时的快速应对。DQN算法的改进版本，如Double DQN、Dueling DQN等，也在网络安全领域展现出了更好的性能和稳定性。樊成等[15]提出了基于攻击图和DQN的自动化安全分析与渗透测试模型(ASAPT)，该模型通过模拟人工渗透测试的思路，自动化生成对目标网络的最优攻击路径。ASAPT模型能够识别网络拓扑及漏洞之间的依赖关系，形成对网络在特定域中的“动作–奖励”关系建模。通过深度优先搜索(DFS)算法简化转移矩阵，提高模型处理高维大规模网络的能力及适应性。Wu，Yali等[16]提出了一种基于DQN的新型主动学习框架，用于0 day攻击检测，该框架由网络入侵检测系统分类器、样本选择策略和注释器组成。DQN模型作为智能控制组件来选择0 day样本进行概率分布标记，结合双向长短期记忆(BiLSTM)网络分析静态分类上下文中的时间相关性。该方法在NSL_KDD和UNSW_NB15数据集的实验表明，对未知入侵具有良好的识别能力和泛化能力。DQN模型还能通过与环境的不断交互，自主学习最优策略，在动态复杂的环境中作出明智决策。

综上所述，DQN算法在网络安全中的应用主要集中在自动化渗透测试、0 day攻击检测、智能检测与响应等方面。通过结合DQN的自适应学习和决策能力，网络安全领域能够更有效地应对复杂多变的网络威胁。

3. 基于DQN算法的油气企业网络安全动态防御模型

3.1. 动态防御模型构建

本研究遵循深度防御理念来构建基于DQN算法的油气企业网络安全动态防御模型，该理念最初源于军事战略，指的是通过多层纵深防御来减缓敌人的进攻，将其应用于网络安全领域。通过构建安全机制的分层架构来抵御复杂的网络攻击，即使其中一层防御被突破，其他层仍然可以继续提供保护。模型的构建过程主要包括以下几个关键步骤：

(1) 状态空间的定义：状态空间(State Space)定义了智能体可以观察到的所有可能状态。在油气企业的网络安全背景下，状态可能包括网络流量模式、系统日志、异常行为指标以及已知威胁情报。这些状态变量共同描述了网络环境的当前安全态势。

(2) 动作空间的定义：动作空间(Action Space)定义了智能体可以执行的所有可能动作。在网络安全防御中，动作可能包括隔离可疑设备、更新防火墙规则、切断网络连接、启动入侵检测系统等。这些动作旨在响应检测到的威胁，以保护网络不受侵害。

(3) 奖励函数的设计：奖励函数(Reward Function)是DQN学习过程中的核心，它为智能体的每个动作提供即时反馈。在本网络安全动态防御模型中，奖励函数基于攻击成功的概率、防御措施的效果以及对正常业务流程的影响来设计。本研究中选择成功防御(+0.5)和减少误报(+0.1)作为正向奖励，攻击成功(−0.5)和误报/干扰(−0.1)作为负向奖励。奖励函数设计为：

$\text{R}={\text{R}}_{\text{defense}}+{\text{R}}_{\text{no}-\text{false}-\text{positive}}+{\text{R}}_{\text{attack}-\text{success}}+{\text{R}}_{\text{false}-\text{positive}}$ (2)

(4) 构建状态网络：状态网络(evaluate network)是DQN算法中的关键组件，它是一个深度神经网络，用于逼近状态–动作值函数。该网络通过学习历史数据和模拟交互来预测每个状态–动作对的期望回报。

(5)经验回放机制：经验回放(Experience Replay)是DQN算法中用于提高数据效率和打破样本相关性的关键技术。深度神经网络作为有监督学习模型，要求数据满足独立同分布，且通过强化学习采集的数据之间存在着关联性，利用这些数据进行顺序训练，神经网络表现不稳定，而经验回放可以打破数据间的关联。在强化学习过程中，智能体将数据存储到回放记忆单元中，再利用均匀随机采样的方法从回放记忆单元中抽取数据，然后利用抽取的数据训练神经网络。通过存储和随机抽样历史经验，智能体可以从过去的交互中学习，这有助于网络的稳定训练和泛化能力。模型回放记忆单元如图2所示。

Figure 2. Model replay memory unit schematic

图2. 模型回放记忆单元示意图

(6) 目标网络与策略更新：为了稳定训练过程，DQN算法使用两个网络：状态网络和目标网络。目标网络的参数定期从状态网络复制，用于计算目标Q值，这有助于减少训练过程中的不稳定性。利用神经网络对Q值进行逼近时，值函数的更新方法是梯度下降法。因此值函数更新实际上变成了监督学习的一次更新过程，其梯度下降法为：

${\theta }_{t+1}={\theta }_t+\alpha \left[r+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q\left(s^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-}\right)-Q\left(s,a;\theta \right)\right]\nabla Q\left(s,a;\theta \right)$ (3)

其中$r+\gamma {\max }_{a^{\prime }}Q\left(s^{\prime },a^{\prime };{\theta }^{-}\right)$ 为目标，在计算max a' Q(s',a';θ⁻)值时用到的网络参数为θ。用于动作值函数逼近的网络每一步都更新，而用于计算目标的网络每个固定的步数更新一次。

通过上述步骤，我们构建了一个能够动态适应网络威胁变化的DQN模型，该模型不仅能够识别和响应已知威胁，还能够通过学习不断演变的攻击模式，为未知威胁提供防御。

3.2. 模型仿真环境设计

通过设计仿真环境，来训练油气企业网络安全动态防御的DQN算法模型，并进行防御检验。仿真环境应能够模拟油气企业网络的实际运行状况，而且能够复现网络攻防的各种情况。本研究对于仿真环境设计主要包括以下几个关键要素：

(1) 网络拓扑模拟：仿真环境需要精确模拟油气企业的网络拓扑结构，包括工业控制系统(ICS)、数据采集与监视控制系统(SCADA)以及IT网络的互联互通。本研究选择使用NS-3网络模拟器构建油气企业网络的虚拟拓扑结构，包括模拟网络中的路由器、交换机、服务器、终端设备以及它们之间的连接。通过定义网络设备的参数和属性来模拟真实的网络行为和性能。

(2) 攻击与防御场景构建：基于油气企业实际生产经营中常见的网络安全威胁和攻击模式，设计攻击场景仿真环境应能够生成和模拟各种网络攻击场景，包括外部入侵、内部威胁、APT攻击等。同时模拟部署各种防御措施，如入侵检测系统(IDS)、防火墙、安全信息和事件管理(SIEM)等，以及它们的响应机制。

(3) 动态威胁模拟：为了测试模型的适应性，仿真环境模拟实现了动态变化的网络威胁。通过引入动态脚本来模拟攻击者行为的变化、新的漏洞利用以及0 day攻击。

(4) 安全策略与响应模拟：设计DQN模型接口，使其能够与仿真环境交互。在仿真环境中模拟DQN模型的决策过程，包括安全策略的生成、部署和调整。同时仿真环境实时响应DQN模型的输出，并模拟这些策略在网络中的实施效果。

(5) 性能评估与分析：仿真环境集成了Prometheus性能评估工具，收集系统性能数据和异常事件，用以量化DQN模型的防御效果。包括评估防御措施的成功率、误报率、系统响应时间和资源消耗等关键性能指标。

(6) 数据收集与反馈机制：部署ELK Stack日志收集系统和开发反馈机制，将分析结果反馈到DQN模型训练中收集网络交互数据，包括攻击日志、防御操作记录和系统状态变化等。这些数据将被用于训练和优化DQN模型，提高其预测和响应的准确性。

通过上述设计，将为基于DQN算法的油气企业网络安全动态防御模型提供一个全面、真实和可控的测试仿真环境，使其能够在各种网络攻防场景中学习和优化，最终提高油气企业网络安全的动态防御能力。

3.3. 模型训练与优化

在模型训练与优化环节，研究团队利用历史安全事件数据集与仿真平台产生的模拟数据对DQN模型进行训练。模型通过持续的迭代学习过程，逐步掌握在多样化网络威胁场景下选取最优防御策略的能力。优化工作主要聚焦于神经网络参数调优、学习率设定以及经验回放缓冲区容量配置等方面，旨在确保模型在动态网络环境中保持稳定的学习和自适应特性。为提升模型性能，研究中引入了多项正则化方法以抑制过拟合现象，并采用提前终止机制避免冗余训练，从而增强模型的泛化性能与实时响应能力。通过系统化的训练流程，力求使模型在实际应用场景中能够迅速、精准地识别并应对各类网络攻击行为，为油气企业构建可靠的网络安全防护体系。

4. 实验验证与结果分析

4.1. 实验数据集准备

为验证基于DQN算法的油气企业网络安全动态防御模型的有效性，本研究设计并实施了模拟实验验证方案。实验数据主要来自两个方面：一是采集某油气田企业自2021年以来的网络安全运行数据，涵盖网络流量、系统日志、威胁情报等多个维度；二是通过构建攻击仿真场景，批量生成具有代表性的模拟攻击样本，用于全面评估模型对既有攻击类型的防御响应能力。同时，实验采集了完整的防御措施执行记录，作为模型生成防御策略有效性评估的量化依据。实验所用数据集详见表2。

Table 2. Experimental dataset

表2. 实验数据集

数据类别	数据项	数量(条)	数据示例
网络流量数据	数据包大小	10000	1024kb
	传输协议类型	10000	TCP/UDP
	源地址	10000	192.168.1.5
	目的IP地址	10000	192.168.1.1
	端口号	10000	8080
系统日志数据	用户名	2000	Admin
	事件类型	5000	尝试登录
	配置更改	5000	防火墙规则变更
	权限变更	5000	权限提升至管理员
威胁情报数据	恶意IP地址	10000	192.168.1.100
	可疑IP地址	10000	192.168.1.102
	恶意域名	7000	example.cncc.com
	可疑文件哈希值	5000	1234567890abcdef
模拟攻击数据	SQL注入	20000	' OR '1'='1
	跨站脚本(XSS)	20000	<script>alert('XSS')</script>
	远程代码执行 (RCE)	10000	curl http://example.com/shell.sh
防御措施数据	防火墙规则变更	6500	DROP TCP 192.168.1.100 22
	入侵检测系统警报	15000	[ID 1001] SQL Injection Detected
	安全补丁部署	120	Patched CVE-2024-1234

4.2. 实验设计与执行

实验设计与执行分为环境搭建、数据准备、模型训练、性能评估和结果分析五个环节。在环境搭建阶段，基于虚拟化技术构建了油气企业网络的数字孪生环境，逼真还原了服务器、工作站和网络设备等典型网络组件，并部署了网络流量与系统日志生成模块以仿真现实网络的动态行为和安全事件。数据准备阶段采用3.1节处理后的数据集，按照7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集，分别对应模型的学习、调优和性能验证三个目标。

模型训练采用交互式学习范式，DQN模型通过与仿真环境的持续交互，根据当前网络状态动态选择防御策略，并利用环境反馈信号实时更新参数。在超参数优化阶段，基于验证集的性能表现进行参数微调，同步采用正则化等手段防范模型过拟合。测试阶段构造了多种网络攻击场景库，系统记录了模型的防御响应延迟、成功拦截率等关键指标，全面评估其在不同攻击类型和强度下的防御效能。

最后进行了多维度的实验结果分析。通过对模型训练曲线、损失函数演变轨迹、奖励信号分布规律的深入挖掘，揭示了DQN模型的学习动态；同时将其防御性能与传统网络安全防御系统进行了对标分析，定量化呈现了该方法的竞争优势与优化潜能。整个实验过程为DQN算法在油气企业网络安全动态防御中的应用价值提供了充分的实证支撑。

4.3. 实验结果分析

本研究构建了包含学习曲线、损失函数演化、奖励函数分布及模型综合性能在内的四维评价体系，通过150轮迭代训练系统评估DQN模型在油气企业网络安全动态防御场景中的实际效能。学习曲线刻画了模型在训练全周期内的能力演进轨迹，直观反映其在训练集与验证集上的性能动态。实验数据显示，模型准确率在前50轮次内呈现陡峭增长，从初始的40%快速攀升至80%；随后进入调整期，在70%~85%区间内波动优化；最终于第100轮次后达到收敛状态，稳定在82%的性能水平。损失函数曲线揭示了模型预测误差的收敛规律。训练起始阶段损失值为1.2，伴随参数迭代优化呈持续下降趋势，至第50轮次时已降至0.46；此后进入缓慢收敛阶段，于第100轮次后趋于稳定，最终收敛至0.3附近，标志着模型达到了较理想的拟合状态。奖励函数的分布特征反映了模型决策质量的统计规律。分析结果显示，奖励值主要分布在[−5, +5]区间内，其中正向奖励(0至+5)出现频次显著高于负向奖励(−5至0)，这表明模型能够在多数场景下做出正确的防御决策，有效学习到最大化长期累积奖励的策略。对比实验方面，将DQN模型与现有主流网络安全防御系统进行基准测试，结果显示该模型在三项核心指标上均表现出显著优势：检测准确率提升约15个百分点，响应延迟缩短约20%，误报率降低约10个百分点，充分证明了深度强化学习方法在网络安全防御领域的应用价值与改进空间。详细实验结果如图3~6所示。

Figure 3. Model accuracy learning curve

图3. 模型准确率学习曲线图

Figure 4. Loss value variation chart

图4. 损失值变化图

Figure 5. Reward value distribution chart

图5. 奖励值分布图

Figure 6. Performance comparison with existing systems

图6. 与现有系统效果对比图

5. 讨论与展望

本研究成功应用深度Q网络(DQN)算法构建了油气企业网络安全动态防御模型，并在仿真环境中取得了显著优于传统系统的性能。然而，作为一种基于价值函数和深度学习的强化学习方法，DQN在实际的工业控制系统(ICS)网络应用中仍存在一些潜在的局限性，这些局限性需要被客观分析并指导未来的研究方向。

5.1. DQN方法在本任务中的潜在局限性分析

(1) 样本效率较低(Low Sample Efficiency)

尽管DQN采用了经验回放(Experience Replay)机制来打破数据间的关联性并重用历史经验，但它仍然属于需要大量环境交互数据的数据驱动型算法。在网络安全领域，特别是油气企业这种高可靠性和高风险的工业环境中，获取大量的真实攻防经验成本高昂且不现实，较低的样本效率限制了模型快速适应新威胁和快速部署的能力。

(2) 对连续动作空间的支持不足(Insufficient Support for Continuous Action Spaces)

标准DQN算法本质上是为解决离散动作空间问题而设计的，本模型也是针对如“隔离”、“封禁”等离散防御动作进行建模。然而，未来的动态防御可能涉及更精细、连续的控制，例如动态调整防火墙的流量阈值、改变入侵检测模型的敏感度参数等，这些连续动作标准DQN无法直接处理，需采用低效的离散化或分段处理。

(3) 计算成本较高(High Computational Cost)

DQN训练过程涉及深度神经网络的持续迭代优化，需要大量的计算资源(如GPU)来存储和处理经验回放缓冲区中的数据，并进行密集的梯度下降和反向传播计算。在资源受限或需要分布式部署的油气企业网络环境中，高昂的训练和再训练成本成为一个实际障碍。

(4) 推理延迟问题(Inference Latency Issue)

在油气工业控制系统(ICS/SCADA)网络中，对防御响应的实时性要求极高。DQN模型的每次决策都需要执行一次深度神经网络的前向传播(即推理)如果Q网络结构复杂，这一推理时间可能会引入不可接受的延迟，影响防御措施的及时性和有效性。

5.2. 基于局限性的未来研究方向

针对上述局限性，未来的研究可朝以下更具针对性的方向深化：

探索高效强化学习算法：研究可转向更具样本效率的强化学习算法，例如基于策略梯度(Policy Gradient)的算法，如Proximal Policy Optimization (PPO)或Actor-Critic (A2C/A3C)，以减少对环境交互次数的需求。此外，可以引入优先经验回放(PER)等DQN变体，通过有偏采样关键经验，进一步提高数据利用率。

融合连续动作决策：针对未来可能出现的连续防御控制需求，应探索支持连续动作的深度强化学习算法，如深度确定性策略梯度(DDPG)或软性Actor-Critic (SAC)，以实现更精细、平滑的防御资源动态调整。

轻量化网络与硬件协同优化：在保障抗干扰能力的前提下，采用模型压缩、知识蒸馏等技术来简化Q网络架构，减少参数量。同时，结合硬件加速技术(如FPGA/ASIC)，实现模型推理延迟的有效控制和计算资源消耗的合理压缩，确保系统满足工业环境的实时响应需求。

强化决策透明度与可解释性：将模型决策的透明度作为核心研究目标，通过开发可视化分析工具和决策路径追溯机制，使网络安全运维人员能够清晰洞察模型推理逻辑，从而建立对系统的信任基础，推动其在关键基础设施中的实际应用。

6. 结论与展望

6.1. 研究结论

本研究立足于油气企业网络安全环境的高度复杂性与持续演变特征，融合深度强化学习技术优势，设计并实现了一套基于DQN算法的自适应防御架构。研究通过搭建仿真油气企业网络拓扑结构，构建标准化实验数据集，采用模拟实验方法对模型在网络安全态势识别与防御决策优化方面的性能进行了系统验证。实验分析得出以下三方面核心结论：

第一，DQN模型展现出对油气企业网络安全态势的高效学习能力，在应对模拟攻击场景时实现了高准确率与低误报率的双重保障。训练过程中观察到的学习曲线呈现稳定收敛特征，损失函数持续优化至理想区间，且模型在验证数据集上保持稳健表现，充分证实了所提方法的可靠性与实用价值。

第二，通过精细化设计奖励机制并进行迭代优化，DQN模型成功实现了防御策略的环境自适应调整能力。实验获得的奖励分布数据清晰揭示了模型在异构网络状态下的决策偏好模式，验证了模型具备最大化长期累积收益的学习能力，为实际部署中的有效安全防护奠定了理论基础。

第三，性能对比评估结果显示，DQN模型在检测精度、响应速度及误报控制等核心指标维度上全面超越传统防御系统。值得注意的是，该模型在多样化攻击场景测试中均维持了优异的性能表现，充分体现了其跨场景泛化能力。研究表明，基于DQN的动态防御体系可为油气企业提供兼具灵活性与高效性的新一代网络安全防护方案。

6.2. 未来展望

虽然现阶段实验环境与实际生产网络之间仍存在一定差距，但本研究已通过仿真实验初步证实了模型的可行性与有效性。未来研究可从以下三个维度展开深化工作：

其一，强化模型决策透明度建设，通过开发可视化分析工具与决策路径追溯机制，使网络安全运维人员能够清晰洞察模型推理逻辑，从而建立对系统的信任基础。

其二，拓展实证验证范围，将模型部署至异构网络拓扑、多样化攻击模式以及真实业务流量环境中开展长周期测试，系统性评估其在复杂实战条件下的适应性与稳定性。

其三，在保障抗干扰能力的前提下优化系统架构，通过算法轻量化设计与硬件加速技术相结合的方式，实现模型推理延迟的有效控制与计算资源消耗的合理压缩，确保系统满足实时响应需求。

上述改进措施的系统性推进，将显著增强研究成果在油气行业网络安全实践中的应用价值，助力企业构建具备智能感知、自主决策与快速响应特征的下一代网络安全防护体系。