智慧防火墙（云边一体化）技术方案

1. 项目目标与愿景

旨在研发一套面向南方电网下一代网络安全需求、具备“云边一体、模型协同、主动防御、智能运维”能力的智慧防火墙系统。该系统通过整合云端大模型（“大瓦特”）的全局智能与边缘端（防火墙智能体）的实时处理能力，解决现有防火墙策略管理复杂、被动防御、资产不清、效能不足等核心痛点，实现网络安全防护的智能化、自动化、前瞻性与自主可控。

2. 总体架构：云边协同

采用先进的“云边一体化”（Cloud-Edge Integrated）架构：

• 云端 (Cloud - 大瓦特安全智能中心):
  • 角色: 全局安全大脑、策略优化中心、模型训练与管理中心、威胁情报中心、全局态势感知与统一管理平台。
  • 核心: 依托南方电网“大瓦特”大模型平台，运行L1级安全领域模型（负责调度）和复杂的L2级场景模型（如高级威胁分析、全局策略冲突检测、资产关系图谱构建等）。
  • 功能: 复杂策略智能解析与优化、全局威胁关联分析、0-Day攻击模式识别、全局资产视图聚合、AI模型（云+边）的训练、更新与管理（AI飞轮）、威胁情报聚合与下发、集中监控与报表生成。
• 边缘端 (Edge - 智慧防火墙智能体):
  • 角色: 实时数据处理节点、本地智能决策单元、快速响应执行器。
  • 部署: 以内置国产AI芯片（如华为昇腾、寒武纪）的PCIe智能板卡形式，部署于现有或新一代防火墙硬件内，运行轻量级Linux操作系统。
  • 核心: 运行经过优化的、轻量级的AI模型（小模型），负责本地任务处理。
  • 功能: 实时流量采集与预处理（对接防火墙系统）、本地异常流量/行为快速检测、简单/高频策略规则的本地NLP解析与执行（对接云盾审批流）、已知威胁特征匹配与阻断、本地资产信息初步采集、执行云端下发的复杂策略与响应指令、与云端安全中心保持心跳与数据同步。
• 通信链路 (Communication Link):
  • 机制: 建立云端与边缘智能体之间安全、高效、可靠的双向通信通道。
  • 内容: 模型下发、策略指令、配置更新、威胁情报、边缘端原始/特征数据上传、分析结果上报、状态监控信息等。采用加密传输（如TLS/mTLS）。

3. 核心组件设计

• 3.1 云端平台 (大瓦特安全智能中心):
  • 大模型服务: 提供标准化的API接口，供边缘端调用L2模型分析能力，并接收边缘上传数据进行深度分析。
  • AI飞轮系统: 实现AI模型的全生命周期管理（训练、评估、部署、监控、反馈、再训练），持续优化云端和边缘端模型效果。
  • 全局CMDB与知识图谱: 汇聚所有边缘节点上报的资产信息，结合流量关系，构建全局动态的网络资产视图和安全知识图谱。
  • 策略管理中心: 提供可视化界面，支持自然语言策略输入、策略冲突/冗余分析、优化建议，并与“云盾”等审批系统联动。
  • 威胁情报平台集成: 对接内外部威胁情报源，处理、富化后下发至边缘节点。
• 3.2 边缘智能体 (PCIe智能板卡):
  • 硬件选型: 选用满足性能、功耗要求且支持所需AI框架的国产AI芯片及配套CPU/内存/存储。PCIe接口需满足与防火墙主机的高带宽、低延迟通信要求。
  • 嵌入式系统: 裁剪和加固的Linux操作系统，集成AI推理引擎（如MindSpore Lite, ONNX Runtime）、驱动程序、安全通信模块。
  • 边缘AI模型: 部署轻量化的模型，包括：
    • 本地流量分析模型: 用于实时异常检测（基于统计、机器学习）。
    • 本地NLP模型: 处理常用、简单的自然语言指令，生成结构化策略操作。
    • 资产特征提取模型: 从本地流量中提取关键资产信息。
    • 规则匹配引擎: 高效执行云端下发的精确阻断规则或特征。
  • 防火墙接口模块: 通过PCIe驱动与协议栈，实现与防火墙系统（如获取NetFlow/PCAP片段，下发控制指令）的高效交互。
  • 安全启动与加密: 确保固件和系统的安全加载，本地存储敏感数据加密。
• 3.3 防火墙系统适配层:
  • 需在现有防火墙操作系统层面开发或适配接口，允许将特定流量数据（或其元数据）通过PCIe总线转发给智能板卡，并能接收来自板卡的控制指令（如动态添加/删除规则）。

4. 关键技术模块与实现

• 4.1 智能策略管理:
  • 云端: 使用大瓦特NLP模型深度理解复杂、模糊的策略意图，结合全局视图进行冲突、冗余、风险分析，生成优化建议或最终执行策略，对接云盾审批流。
  • 边缘: 执行云端审批后的策略（通过API自动添加），处理简单、明确的本地策略指令（可选）。实现无用、失效策略的自动检测与收敛建议（基于本地日志分析，上报云端确认）。
• 4.2 主动威胁检测:
  • 边缘: 基于特征库、轻量级行为模型进行实时、初步检测与快速阻断（如已知恶意IP/域名、端口扫描、暴力破解尝试）。发现可疑流量/行为，提取特征后上报云端。
  • 云端: 接收边缘上报的可疑事件，利用L2高级模型（结合全局上下文、威胁情报）进行深度分析，识别0-Day攻击、APT活动、异常关联行为等。确认威胁后，生成响应策略下发至相关边缘节点执行。
• 4.3 自动化资产管理:
  • 边缘: 通过分析本地网络流量（五元组、协议、载荷特征等），利用机器学习（如K-Means/DBSCAN聚类）初步识别本地活跃资产及其基本属性、通信模式。
  • 云端: 汇聚所有边缘节点的资产发现数据，进行关联、去重、冲突解决，利用图计算等技术构建全局、动态的CMDB和访问关系图谱。提供资产审计报告（可结合NLP生成自然语言描述）。
• 4.4 自适应学习与进化:
  • 机制: 边缘节点将检测结果、未知样本、模型运行效果等数据（经脱敏处理）反馈至云端。云端“AI飞轮”系统利用这些反馈数据以及新的威胁情报，持续训练和优化AI模型（包括云端L2模型和边缘端轻量级模型），并将更新后的模型安全下发至边缘节点，实现系统能力的持续进化。

5. 技术选型概要

• 云平台: 基于南方电网现有云基础设施，可采用Kubernetes集群管理；gRPC/RESTful API；Kafka/Pulsar消息队列；选用适合大模型训练与推理的GPU资源。
• 边缘硬件: 优先考虑华为昇腾、寒武纪等国产AI芯片的PCIe板卡方案。
• 边缘软件: C++/Python；MindSpore Lite/TNN/ONNX Runtime；嵌入式Linux；Docker/Containerd（可选）。
• AI框架/模型: TensorFlow/PyTorch/MindSpore（云端训练）；各类NLP、CV（若涉及）、时间序列分析、异常检测、图算法库；半监督学习、聚类算法等。
• 数据库: PostgreSQL (关系型), ClickHouse/InfluxDB (时序), NebulaGraph/Neo4j (图)。

6. 数据流示例

• (威胁检测): 防火墙流量 -> PCIe -> 边缘智能体(实时检测/特征提取) -> [可疑] -> 加密通道 -> 云端大瓦特L2模型(深度分析/确认) -> 响应指令 -> 边缘智能体 -> PCIe -> 防火墙(执行阻断/隔离)。
• (策略自动化): 云盾审批通过 -> API -> 边缘智能体 -> PCIe -> 防火墙(添加策略)。

7. 部署与运维

• 部署: 采用灰度发布策略，先在试点区域部署验证。标准化边缘智能体软件包，支持远程批量部署与升级。
• 运维: 构建云端统一监控平台，实现对所有边缘节点的健康状态、资源利用率、安全事件的实时监控与告警。融入AIOps理念，实现部分故障自愈和自动化运维。

8. 安全保障

贯穿设计、开发、部署、运维全流程，重点关注：边缘设备安全（固件/系统/启动安全）、通信安全（双向认证、信道加密）、数据安全（传输/存储加密、隐私保护）、平台安全（访问控制、漏洞管理）。