（6）兼容不少于5种以太网接口，支持不少于20个节点的各类数据采集。具备100TB级数据实时分析能力、应用数据的秒级回溯，全流量检测分析准确率不低于95%；

（7）支持不小于200个任意字段的数据透视功能，并支持多级任意字段组合透视；

（8）支持使用SYSLOG、kafka、TCP/UDP等模式将数据推送给第三方平台；

（9）在能源、电力、制造、航空等重要工业企业及工业设备设施示范应用10家以上。

6.3有关说明。

以项目形式申报，拟支持1项，支持经费不超过800万元，自筹与申请经费比例不低于3:1，下设课题不超过5个，承担单位不超过5家。要求企业牵头，鼓励产学研单位联合申报，牵头企业注册资本不低于1亿元或上年度营收不低于5000万元。

项目7：工业软件安全测试与分析平台研发与应用。

7.1研究内容。

围绕工控网络协议安全，研究面向先进制造行业网络协议安全性动态测试技术，重点开展协议模糊测试的变异行为描述与解析、变异操作效果评估、变异策略动态优化调整等关键技术研究；围绕工业软件安全，研究基于人工智能的工业软件代码安全性检测技术，重点开展基于深度学习的源代码漏洞检测、基于中间表示（IR）的静态检测和符号执行智能联动、集成多个开源检测工具的自适应融合分析等关键技术研究。

7.2考核指标。

研制工业软件安全测试与分析平台1套；突破关键技术不少于9项，成果达到国内一流水平；培养聚集一支高水平的工业软件安全软硬件团队；申请发明专利不少于10项，授权发明专利3-5项，取得软件著作权不少于5项，制定行业/企业标准不少于5项，实现经济效益3亿元以上。

（1）漏洞缺陷库包含CVE、CNVD、CNNVD等漏洞库，包含漏洞、缺陷不少于13万个；代码知识库包含至少100万个开源项目，其中工业软件相关项目版本不少于1万个；

（2）10万行级源代码工程检测时间小于10分钟，基线测试数据集漏洞检出率大于等于80%，误报率小于50%；

（3）代码安全性检测涵盖C、C++、Python、Java等主流语言的漏洞检测，检测规则数大于1000条；

（4）具备网络层、应用层等网络协议模糊测试能力，支持不少于60种网络协议，其中工业控制协议不少于10种；协议模糊测试能够引导反馈，支持至少5种检查点的绕过；

（5）模糊测试覆盖率相较于peach与spike提升20%以上；

（6）具备算法级并行化模糊测试能力，小规模节点（节点数小于5台）并行情况下，相较于非并行条件下，能够获得