网络仿真验证平台（网络靶场）是网络安全领域的大型科学装置，主要提供网络空间仿真和实验任务测评两大功能，作为支撑网络新技术验证、网络安全技术研究和验证、信息系统安全性测评、攻防演练和人才培养等国家重大需求的基础设施，受到世界各国的高度重视。
在鹏城实验室重大攻关项目的资助下，哈尔滨工业大学（深圳）廖清教授项目组在网络靶场用户需求语义解析研究中取得了突破性成果。团队针对工业网络拓扑构建的“需求解析难、拓扑逻辑散、行业适配弱”三大痛点，设计两大核心模块与统一中间模板，形成全流程自动化解决方案（图1）。面对模糊的自然语言需求，团队借助大语言模型，通过补充行业规则、参考典型案例、修正模糊表述，最终输出统一中间模板，为靶场部署提供精准数据；为解决大语言模型知识更新滞后的问题，团队基于模型上下文协议实现实时检索最新工业设备镜像，确保生成的靶场场景符合行业规范，避免部署失败；统一中间模板作为核心纽带，既固化拓扑逻辑，又支持拓扑可视化，让抽象代码转化为直观的分区与设备连接图，兼顾机器执行与人类理解需求。项目成果有效提高了靶场场景的部署效率，降低了资源消耗，为后续靶场资源的按需组合编排提供了重要的技术支撑。
相关研究成果被计算机软件工程领域国际顶级会议《IEEE/ACM自动化软件工程国际会议》（ASE 2025，CCF A类会议）接收。团队长期深耕网络自动化与大语言模型行业应用，近年在领域顶级期刊/会议发表多篇高水平论文，推动工业网络自动化新范式发展，为我国工业数字化转型、网络强国建设提供关键技术支撑。
图 1 网络靶场用户需求语义解析研究框架图
（审核 陈晓敏）
