摘要：
通过数字孪生技术（DTs）实现水分配网络（WDNs）的数字化引发了严重的网络安全问题，尤其是对于那些预算和技术资源有限的小型和中型企业（SMEs）而言。传统的安全解决方案通常成本高昂且需要较高的计算能力，这进一步加剧了水行业中的安全差距。本文提出了MOSAIC（Multi-Objective Security Adaptation for Infrastructure Cybersecurity，即基础设施网络安全的多目标适应框架），该框架能够持续平衡安全性能、计算成本和系统延迟。尽管多层安全架构在文献中已有广泛讨论，但它们通常是基于静态处理流程设计的。MOSAIC打破了这一范式，将安全层的协调问题表述为一个实时的帕累托优化问题。因此，其核心科学贡献不在于各个检测算法本身，而在于一个自适应决策引擎，该引擎能够根据水分配数字孪生中的动态资源限制来数学地平衡这些算法的执行。其核心创新在于将安全部署视为一个受限的帕累托优化问题，根据实时威胁评估和数据重要性，动态地将数据路由到三种处理流程之一（轻度、中度或深度验证）。我们在一个为期90天的实际部署中验证了MOSAIC的效果，该部署服务于六个农村地区的6,200位客户。结果显示，与仅采用深度验证的静态方法相比，MOSAIC实现了91.6%的加权安全有效性（攻击召回率：94.3%），同时将平均延迟降低了60%（从5.8秒降至2.26秒），计算成本降低了68%，且安全性能的折中幅度小于8.2个百分点。经济分析表明，与最佳商业解决方案相比，MOSAIC的总拥有成本（TCO）降低了70%，使其成为资源受限的关键基础设施的实用且经济上可持续的解决方案...
