在深入探讨陶耀东博士的“数据驱动的工业互联网自适应防护框架”之前，我们首先要了解工业互联网的基本概念。工业互联网是指互联网和新一代信息技术与工业系统的深度融合，它涵盖了互联网、物联网（IoT）、云计算和大数据等多种技术，其目标是提升工业系统的智能化水平，成为信息基础设施的重要组成部分。
随着工业互联网的发展，安全挑战日益突出。攻击者通过设备、网络、控制、应用、数据、人员等多个途径侵入系统，其攻击方式灵活多变，难以捉摸。针对这些安全威胁，工业互联网中的安全防护措施主要包括终端防御、纵深防御、边界防御、安全远程访问和漏洞与补丁管理等。然而，传统安全防护策略存在诸多局限性，如被动防御、样本收集困难、人力不足以及安全信息无法共享等问题，使得检测未知威胁变得尤为困难。
针对传统安全防护措施的局限性，安全业界开始探索新的安全策略和架构。数据驱动的工业互联网自适应防护框架，简而言之，就是利用大数据和机器学习技术，通过实时监测和分析，构建一套能够自动适应各种攻击特点的防护系统。这种框架的核心在于态势感知、威胁情报和威胁追踪溯源。例如，企业安全运维中心（SOC）的建立就是数据驱动安全的一种体现，它通过工业大数据的异常发现和用户与实体行为分析（UEBA），实现对安全威胁的实时监控和快速响应。
此外，产业协同和联合防御也是应对工业互联网安全挑战的重要趋势。通过供应链安全和安全即服务的模式，可以提高整体的安全防护水平。云端大数据威胁情报平台的建设，能够帮助安全团队快速识别和应对各种安全威胁，例如恶意URL、IP、域名、样本MD5以及攻击背景和组织者等。
技术实践方面，360公司在工业互联网安全领域拥有自己的实践和贡献。例如，该公司运营的全球最大云安全系统能够实现每日2000亿次查询和PB级别的数据处理，能够发现超过80万种木马威胁，覆盖超过5亿PC用户和6亿手机用户。360还成功揭露了针对亚洲基础行业的长期网络渗透和情报窃取的APT组织“洋葱狗”（OnionDog），以及针对水利和海洋行业的威胁“索伦之眼”（Sauron）。
在自适应防护架构方面，PC4R（Perception, Connection, Cognition, Response）架构通过信息感知、数据汇集、认知预测、转化分析和响应决策五大功能模块，构建了一套完整的信息感知和智能防御体系。这一架构强调人在回路的主动防御机制，能够实现安全防护的动态管理和控制。在技术特点上，PC4R架构涉及物理量数字化、资产CNC/PLC、DNC、SCADA、MES、ERP等工业数据的跨层汇集，建立安全数据仓库，运用大数据和机器学习技术，对规律、异常、目标、态势和背景进行认知，从而实现威胁的精准预测和快速响应。
通过上述内容的分析，我们可以总结出数据驱动的工业互联网自适应防护框架的主要知识点包括：
1. 工业互联网的基本概念和架构组成。
2. 工业互联网面临的安全威胁和挑战。
3. 传统安全防护策略及其局限性。
4. 数据驱动安全和自适应防护的概念。
5. 企业安全运维中心（SOC）的构建和作用。
6. 产业协同和联合防御的安全趋势。
7. 典型实践案例，如360公司的云安全系统及其安全贡献。
8. PC4R自适应防护架构的详细功能和实现方式。
9. 大数据和机器学习在安全防护中的应用。
10. 态势感知、威胁情报和威胁追踪溯源在安全管理中的重要性。
以上知识点共同构成了陶耀东博士提出的工业互联网自适应防护框架的核心内容，为业界提供了一种全新的安全防护思路和实践路径。
