基于模糊认知图的港口网络安全风险传播建模与关键威胁因素系统敏感性分析

为解决现代港口生态系统面临的跨基础设施、人为行为和制度治理的多维网络安全挑战，研究人员采用模糊认知图(FCM)技术构建系统级风险分析模型。通过专家驱动的概念建模和19个关键因素的定量影响分析，揭示了技术现代化可能放大政策漏洞和组织碎片化风险的反直觉现象，为港口网络安全治理提供了可扩展的决策工具。

　　

在全球供应链高度依赖港口运营的背景下，数字化浪潮正将传统码头改造成充满科技感的"智能港口"。然而2017年NotPetya病毒袭击马士基航运、2020年圣迭戈港遭遇勒索软件等事件，暴露出这个承担全球80%货物运输的关键节点正面临前所未有的网络安全威胁。现代港口已演变为复杂的"数字-物理融合系统"，其风险不仅来自防火墙漏洞这类技术问题，更源于操作员误操作、第三方供应商管理漏洞、老旧系统更新滞后等多维度因素的复杂交织。现有研究往往孤立分析技术缺陷或人为因素，缺乏对系统级连锁反应的认知，就像只检查发动机零件却忽视整台跑车的动力传导机制。

为破解这一难题，研究人员创新性地应用模糊认知图(FCM)建模技术，将港口网络安全分解为基础设施、人为行为、制度治理和技术体系四大风险域，筛选出19个关键影响因素构建系统模型。通过专家知识驱动的关系权重赋值和情景模拟，这项发表在《Ocean》的研究首次量化展示了网络安全风险在港口系统中的非线性传播特征。令人警觉的是，模拟发现：当港口投入巨资升级SCADA（数据采集与监控）系统时，虽然直接降低了技术脆弱性，却可能因员工培训不足或部门协作不畅等"软肋"，反而导致整体风险水平上升。这种"按下葫芦浮起瓢"的现象，凸显了传统单点防御策略的局限性。

研究采用三步法构建分析框架：首先通过德尔菲法整合20位来自海事安全、工业控制系统和港口运营领域专家的知识，确定关键概念节点；随后运用动态加权FCM建立因素间的非线性关系网络；最后设计包含"内部人员威胁"、"老旧系统淘汰"等六类典型场景的模拟实验。特别值得注意的是，研究团队建立了包含234个因果关系的矩阵模型，通过S³FCM（敏感度增强型模糊认知图）算法计算各因素的中心性指标。

在"人为因素主导型攻击"情景模拟中，研究揭示出令人意外的传导链条：简单的钓鱼邮件攻击通过"员工安全意识薄弱→凭证泄露→物流系统入侵→冷藏集装箱温控失效"的连锁反应，最终导致生鲜货物大规模腐败。量化分析显示，这类攻击对港口运营的间接影响强度是直接损失的3.7倍。而在"技术升级"情景下，模型捕捉到更微妙的风险转移现象：当自动化系统覆盖率提升10%时，虽然设备故障率下降8.2%，但因人机交互复杂度增加导致的误操作事件上升15%，且跨部门协调需求激增带来的管理漏洞使整体风险水平反而提高2.3%。

研究结论部分强调，港口网络安全治理需要从"技术补丁"思维转向"系统免疫"策略。具体而言：制度设计上应建立跨运营、IT和安全部门的联合响应机制；技术部署时需配套实施人员能力矩阵评估；最关键的是要发展基于FCM的动态风险监测系统，能够预判防御措施可能引发的次生风险。该模型在实际应用中已成功预警某港口智慧化改造期间可能出现的访问控制漏洞，证明其具有工程实用价值。

这项研究的突破性在于，首次将模糊认知图的系统建模优势与港口运营场景深度结合，创建了可量化的风险传播"热力图"。正如研究者指出："网络安全不是拼谁装了更贵的防火墙，而是看谁能更精准地把握风险传导的脉搏。"该成果为正在经历数字化转型的全球港口提供了兼具理论深度和实践价值的决策支持工具，其方法论也可延伸应用于机场、铁路枢纽等其他关键基础设施的安全评估。未来研究可进一步结合数字孪生技术，实现网络安全风险的实时推演与自适应防御。