在探讨“感知与预测-融合物理信息的工业控制系统安全”这一课题时，主要涉及以下几个方面的知识点：
1. 工业控制系统的安全挑战
工业控制系统（ICS）的传统安全威胁主要来自于操作失误或系统故障。然而，在信息化、网络化的“两化融合”背景下，其安全性面临更多挑战。这些挑战包括复杂多变的攻击向量、对物理过程控制的直接攻击、以及安全防护与生产效率的平衡。
2. 攻击向量特点与趋势
攻击者利用高度定向的目标攻击、模块化与可定制化的攻击手段、对视图拒绝与控制操纵的攻击方式，对工业控制系统构成威胁。例如Stuxnet蠕虫病毒针对伊朗核设施，2017年的Industroyer病毒专门针对电力系统，显示出攻击者已经能够对物理过程造成破坏。
3. 面临的主要困难与挑战
工业控制系统安全面临的困难和挑战包括在线无损与细颗粒度分析的难度、主动模式与被动模式的安全防护手段选择、以及针对语义攻击的检测困难。此外，传统基于签名的入侵检测系统（IDS）难以检测语义攻击，而对PLC控制逻辑的静态分析和动态监测也存在不足。
4. 融合物理信息的控制过程攻击
控制过程的攻击可以破坏物理过程，例如通过直接控制开关和断路器，或者修改传感器的数值来误导HMI，从而导致操作员误判。攻击者利用其强大的工业背景知识发起攻击，并且能够针对特定的工业控制系统组件进行精心设计的破坏。
5. 预测与感知基础能力构建
在工业控制系统安全中，构建预测与感知基础能力至关重要。这涉及到对攻击向量的分析、预测确定性与非确定性难题、以及杀伤链的检测与阻止。通过有效的预测与感知能力，可以提前预知潜在的威胁并采取相应的防御措施。
6. 如何加强主动防御能力
为了加强主动防御能力，需要对攻击向量有清晰的认识，并构建一个能够及时响应的防御机制。这要求对系统进行深入的了解，包括其架构、工作流程、以及潜在的薄弱环节。同时，还需要开发能够实时监控和检测异常行为的工具与技术。
7. 工业控制系统安全的重要性
工业控制系统安全不仅关系到企业的生产效率和经济效益，更关乎国家安全和社会稳定。因此，提高工控系统的安全防护能力，构建鲁棒的防御体系，对于保护关键基础设施、防范恶意攻击具有重要的现实意义。
通过对上述知识点的深入理解，我们可以更好地认识到工业控制系统在现代生产活动中的重要性，并采取有效的策略和措施来应对日益严峻的安全挑战。同时，通过融合物理信息的预测与感知技术，可以极大地增强对潜在威胁的识别和应对能力，为工业控制系统的安全稳定运行提供更加有力的保障。
