# Diffusion模型应用于Modbus

## 🧑‍💻 User

请你详细介绍这篇论文的内容，并且详细介绍Diffsion模型。

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## 🤖 Assistant

你好。我是人工智能工程师专家。基于你提供的 IEEE Transactions on Mobile Computing (2026) 论文 **《Spatio-Temporal Diffusion Model for Cellular Traffic Generation》**（用于蜂窝流量生成的时空扩散模型），我将为你进行深度的技术解读。

这篇论文提出了一种名为 **STOUTER** 的创新模型，旨在解决大规模蜂窝网络流量数据生成中的核心难题：如何在模拟流量不确定性的同时，精准捕捉复杂的时空模式。

以下是论文的详细解读以及对扩散模型（Diffusion Model）技术的深度剖析。

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### 第一部分：论文《STOUTER》深度解读

#### 1. 研究背景与痛点
*   **背景**：5G/6G 网络规划（如基站选址、资源分配）需要海量的流量数据支持。
*   **痛点**：
    *   **数据隐私与获取难**：运营商数据敏感，难以公开获取。
    *   **现有生成模型的局限**：传统的 GAN（生成对抗网络）在大规模生成时容易出现**模式坍塌（Mode Collapse）**，且生成的样本缺乏多样性。
    *   **复杂的时空特性**：蜂窝流量具有长短期周期性（日/周模式）、空间异质性（不同区域基站负载不同）以及高度的不确定性（突发流量）。

#### 2. 核心解决方案：STOUTER 模型
论文提出了 **STOUTER** (Spatio-Temporal diffusiOn model for cellUlar Traffic genERation)。这是一个基于扩散模型的生成框架，主要由以下三个核心模块组成：

##### A. 时空图建模 (Spatio-Temporal Graph Modeling)
为了让模型“理解”流量的时空规律，作者构建了两个图：
1.  **时间图 (Temporal Graph)**：
    *   **节点**：一天内的24小时。
    *   **边**：连接相邻的小时（短期依赖）和一周内不同天数的同一小时（长期周期性，如周一上午9点与周二上午9点）。
    *   **作用**：捕捉长期和短期的周期性模式。
2.  **基站图 (Base Station Graph)**：
    *   **节点**：基站。
    *   **边**：基于地理距离连接（如距离 < 1km）。
    *   **特征**：融合了 POI（兴趣点）信息（如教育、医疗、餐饮等），因为不同功能的区域流量模式完全不同。
    *   **作用**：捕捉空间相关性和区域功能差异。

利用 **图自编码器 (Graph Autoencoder)** 对这两个图进行预训练，提取出潜在的时空特征嵌入（Embedding）。

##### B. 基于扩散的生成过程 (Diffusion-Based Generation)
这是模型的核心引擎（后文详细解释扩散模型原理）。
*   **前向过程**：向真实的流量数据中逐步添加高斯噪声，直到数据变成纯噪声。
*   **反向过程**：从纯噪声开始，利用神经网络逐步去噪，恢复出逼真的流量数据。
*   **创新点**：利用扩散模型的随机采样特性，完美模拟了蜂窝流量中的**不确定性（Uncertainty Pattern）**。

##### C. 时空特征融合模块 (STFFM) 与 STUnet
在反向去噪过程中，如果不加引导，模型只能生成随机噪声。作者设计了 **STUnet**（Spatio-Temporal UNet）作为去噪网络：
*   **STFFM (Spatio-Temporal Feature Fusion Module)**：将上述预训练好的“时间图特征”和“基站图特征”融合，并结合扩散步长（Time Step），作为“条件”注入到网络中。
*   **机制**：引导去噪过程朝着符合真实时空规律的方向进行，确保生成的数据既有随机性（多样性），又符合物理世界的时空逻辑。

#### 3. 实验结果
*   **数据集**：使用了意大利米兰（Milan）和特伦蒂诺（Trentino）的真实电信数据。
*   **性能提升**：在 Jensen-Shannon 散度（JSD，衡量分布相似度）指标上，STOUTER 相比现有的 GAN 和 VAE 方法提升了 **52.77%**。
*   **结论**：生成的数据在长期趋势、短期波动和空间分布上都高度逼真，可直接用于训练流量预测模型（下游任务）。

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### 第二部分：扩散模型 (Diffusion Model) 技术详解

作为一名 AI 工程师，我认为理解扩散模型是理解这篇论文乃至当前生成式 AI（如 Stable Diffusion, Sora）的关键。

#### 1. 什么是扩散模型？
扩散模型是一类基于概率的生成模型。它的灵感来源于热力学中的扩散现象（例如一滴墨水滴入水中，分子会逐渐扩散直至均匀分布）。

在 AI 领域，我们将这个过程分为两个阶段：
*   **前向扩散（破坏数据）**：系统地破坏数据结构，直到它变成随机噪声。
*   **反向扩散（创造数据）**：学习逆转破坏过程，从噪声中重构出数据。

#### 2. 技术原理拆解

##### A. 前向过程 (Forward Process / Diffusion Process)
假设我们有一个真实数据分布 $x_0$ （在本论文中是真实的流量矩阵）。我们定义一个马尔可夫链（Markov Chain），在每一步 $t$ 添加少量的高斯噪声。
*   公式逻辑： $q(x_t | x_{t-1}) = \mathcal{N}(x_t; \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_t I)$ 
*   随着步数  $T$  增加（例如  $T=1000$ ），原始数据  $x_0$  最终变成标准的正态分布噪声 $x_T$ 。
*   **工程师视角**：这个过程是不含可学习参数的，是固定的数学变换。

##### B. 反向过程 (Reverse Process / Denoising Process)
这是模型训练的核心。既然我们知道前向过程是加噪声，如果我们能训练一个神经网络 $p_\theta$ ，让它预测每一步加入了什么噪声，我们就能把它减掉。
*   **目标**：从  $x_T$  （纯噪声）开始，通过神经网络预测并减去噪声，逐步得到  $x_{T-1}, \dots, x_0$ 。
*   **神经网络的作用**：论文中的 **STUnet** 就是这个网络。它的输入是当前时刻的噪声数据 $x_t$ 和时空条件，输出是预测的噪声  $\epsilon_\theta$ 。
*   **损失函数**：通常使用均方误差（MSE）或 L1 损失，计算“预测的噪声”与“实际加入的噪声”之间的差异。

#### 3. 为什么扩散模型优于 GAN？
在这篇论文的语境下，扩散模型的优势非常明显：
1.  **训练稳定性**：GAN 需要生成器和判别器博弈，容易导致梯度消失或不收敛。扩散模型的训练目标（预测噪声）非常明确且稳定。
2.  **避免模式坍塌 (Mode Collapse)**：GAN 倾向于记住某些特定的样本，生成重复数据。扩散模型通过对整个数据分布进行似然估计，能生成分布覆盖更广、多样性更强的数据（即更好地模拟流量的**不确定性**）。
3.  **高质量生成**：通过逐步去噪的迭代过程（Coarse-to-Fine），扩散模型能生成细节更丰富的数据。

#### 4. 在本论文中的具体应用
这篇论文巧妙地将扩散模型从“图像生成”迁移到了“时空序列生成”：
*   **图像像素  $\rightarrow$  流量数值**：将基站的流量数据看作一张二维“图像”（时间  $\times$  空间）。
*   **条件引导 (Guidance)**：普通的扩散模型是无条件生成的。STOUTER 使用 **STFFM** 将时空图的 Embedding 作为条件（Condition），告诉扩散模型：“请不要生成任意的噪声，而是生成符合‘周一早上9点商业区’特征的流量数据”。

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### 总结与专家点评

**《Spatio-Temporal Diffusion Model for Cellular Traffic Generation》** 是一篇结合了 **图神经网络 (GNN)** 与 **生成式扩散模型 (Diffusion Model)** 的前沿工作。

作为专家，我认为其核心价值在于：
1.  **方法论的创新**：证明了扩散模型在非图像领域的时空数据（Time-Series Data）生成上同样具有强大的统治力。
2.  **工程落地价值**：它不仅仅是理论创新，更解决了网络规划中“无数据可用”的实际工程痛点。通过物理约束（图结构）引导生成过程，保证了生成数据的**物理可解释性**，这是单纯依靠数据驱动的黑盒模型无法比拟的。

这篇论文代表了人工智能在通信网络（AI for Networking）领域的最新发展方向。

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## 🧑‍💻 User

现在请你考虑将这个模型，迁移到Modbus协议上，以生成有效的数据（模拟数据包的主要特征的同时，精准捕捉数据包间的时空模式）。

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## 🤖 Assistant

这是一个非常具有挑战性但也极具应用价值的工程转化问题。

作为一名人工智能工程师，将 **STOUTER** 模型从**宏观的蜂窝流量（连续、统计型数据）**迁移到**微观的 Modbus 协议（离散、指令型、强约束数据）**，我们需要进行底层的**语义重构**。不能简单地照搬模型，必须针对工业控制系统（ICS）的特性进行架构调整。

Modbus 数据不仅包含“流量大小”，更包含了**指令逻辑（Function Code）**、**寄存器状态（Data/Values）**以及**设备拓扑（Master-Slave）**。

以下是我为你设计的**Modbus-Diffusion 迁移架构方案**。

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### 一、 核心概念映射：从 Cellular 到 ICS

首先，我们需要重新定义 STOUTER 中的“空间”和“时间”概念，使其适配 Modbus 环境。

| STOUTER 原概念 | 蜂窝网络 (Cellular) 含义 | **迁移后的 Modbus/ICS 含义** |
| :--- | :--- | :--- |
| **空间节点 (Nodes)** | 蜂窝基站 (Base Stations) | **工业资产/寄存器 (Assets/Registers)** <br> (例：PLC_1 的温度传感器、PLC_2 的阀门线圈) |
| **空间边 (Edges)** | 地理距离 (Physical Distance) | **逻辑/物理连接 (Logical/Process Connection)** <br> (例：Master 与 Slave 的连接，或“温度”与“冷却阀”的工艺关联) |
| **POI 语义** | 学校、医院、商场 | **设备功能语义** <br> (例：传感器、执行器、HMI、报警器) |
| **时间周期** | 24小时人类活动周期 | **轮询周期 (Polling Cycle) & 工艺周期** <br> (例：流水线的一个作业节拍，或 SCADA 的固定查询频率) |
| **流量数据 (Value)** | 吞吐量 (Throughput) | **多模态数据包特征** <br> (包含：时间间隔、功能码、寄存器地址、寄存器数值) |

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### 二、 架构设计：Modbus-STOUTER

为了生成有效的 Modbus 数据，我建议将模型分为三个阶段：**拓扑图构建**、**时空扩散生成**、**协议合规化重组**。

#### 1. 空间建模：构建“设备-寄存器图” (Device-Register Graph)
原论文使用 POI 和距离构建基站图，在 Modbus 中，我们需要构建一个**工业语义拓扑图**。

*   **节点定义**：
    *   **粗粒度**：以 PLC/RTU 设备为节点。
    *   **细粒度（推荐）**：以关键寄存器（Holding Registers/Coils）为节点。例如，节点 A 是“锅炉温度”，节点 B 是“注水阀状态”。
*   **边 (Edges) 的定义**：
    *   **通信边**：Master 到 Slave 的物理链路。
    *   **工艺边**：基于物理过程的关联。例如，当“温度寄存器”数值升高时，“阀门寄存器”通常会动作。这种关联可以通过分析历史数据的互相关性（Cross-Correlation）自动构建，或者手动基于 P&ID 图构建。
*   **图卷积 (GCN) 作用**：学习工业现场的**控制逻辑依赖性**。例如，模型会学到：“节点 B 的值变化通常滞后于节点 A”。

#### 2. 时间建模：基于周期的时序图 (Cyclic Temporal Graph)
工业数据不像人类行为那样有明显的“早晚高峰”，而是呈现**高频周期性**和**状态突变性**。

*   **时间编码**：不再是“小时”，而是以 **Polling Interval（轮询间隔）** 或 **Process Step（工艺步骤）** 为单位。
*   **长短期记忆**：
    *   **短期**：一个 TCP 连接内的 Request-Response 序列。
    *   **长期**：设备的运行状态周期（如：启动-运行-停机-维护）。

#### 3. 核心扩散过程的改造 (Modified Diffusion Core)
这是最关键的技术难点。Modbus 数据包不仅有连续值（如温度 45.3），还有离散值（如功能码 0x03, 0x10）。STOUTER 原生只处理连续值。

**解决方案：嵌入式扩散 (Embedding-based Diffusion)**

*   **输入向量设计**：对于每个时间步 $t$ 和节点 $i$，输入向量 $x_{t,i}$ 不再是一个标量，而是一个**拼接向量**：
     $$x_{t,i} = [\text{Embed}(\text{FunctionCode}) \oplus \text{Embed}(\text{Address}) \oplus \text{Normalize}(\text{Value}) \oplus \text{InterArrivalTime}]$$ 
*   **混合噪声添加**：
    *   对于连续部分（Value, Time）：使用标准高斯噪声。
    *   对于离散部分（Func Code, Address）：建议将其映射到连续的 Latent Space 后再加噪声，或者使用 **Discrete Diffusion (如 Multinomial Diffusion)** 技术。
*   **STUnet 的改进**：
    *   在 STFFM（时空特征融合模块）中，增加一个 **Protocol Constraints Head (协议约束头)**，用于学习 Modbus 的固有规则（例如：读指令后通常紧跟返回数据的响应）。

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### 三、 关键创新：由“噪声”到“有效数据包”

扩散模型输出的是张量（Tensor），不是二进制数据包（PCAP）。为了保证生成的 Modbus 数据不仅“像”，而且“有效”（Valid），必须引入**后处理模块**。

#### **Post-Processing: 确定性协议组装器 (Deterministic Protocol Assembler)**

不要让 AI 生成 TCP Checksum 或 Protocol ID 这种死板的数据，AI 很容易出错且浪费算力。AI 应该负责生成**语义 (Semantics)**。

1.  **AI 输出**：扩散模型生成一个序列，包含：`{时间戳: 10ms, 源: Master, 目标: Slave_1, 动作: Write, 地址: 40001, 值: 1234}`。
2.  **规则组装**：使用 Python 的 `scapy` 或 `pymodbus` 库，作为“解码器”。
    *   接收 AI 的语义输出。
    *   自动计算 Length 字段。
    *   自动填充 Transaction ID（序列自增）。
    *   自动打包成符合 Modbus TCP 规范的二进制流。

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### 四、 这种迁移的优势与潜在价值

相比于传统的基于规则的模糊测试（Fuzzing）或简单的回放攻击脚本，这种基于时空扩散模型的方法有巨大的优势：

1.  **捕捉隐蔽的攻击模式**：
    *   传统的攻击检测通过阈值（如：流量突然激增）。
    *   Modbus-STOUTER 可以模拟**“慢速攻击”**或**“逻辑攻击”**。例如，模型可以生成一系列完全符合协议规范，但在时空逻辑上异常的数据包（例如：在不该开启阀门的时间点，生成了一个合法的“开启阀门”指令）。这对训练高级 IDS（入侵检测系统）至关重要。

2.  **生成高保真数字孪生数据**：
    *   工业环境数据获取极难（怕影响生产）。该模型可以基于少量的采样数据，生成海量的、带有**工艺逻辑相关性**的虚拟数据，用于系统压力测试。

3.  **处理数据包的不确定性**：
    *   工业网络中存在抖动（Jitter）和丢包。扩散模型天然的概率特性可以完美模拟网络状况的**随机波动**，而不仅仅是理想状态下的数据。

# PART 2：mzyang觉得离散值处理不妥
下面我就只写你要的这部分：**两种“加噪/去噪”方法的详细介绍** （连续字段用高斯扩散、离散字段用 Mask），并且写成能直接塞进你文档的风格。

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## 方法 1：连续字段用高斯噪声扩散（Gaussian Diffusion / DDPM 思路）

### 适用对象

连续字段指的是能取实数的量，例如：

* `inter_arrival_time`（到达间隔）
* `value`（读写数值，或某种连续统计量）
* `payload_len`（长度也可以当连续/或分桶）

这些变量有“大小”和“接近”的概念，适合用高斯噪声逐步扰动。

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### 核心想法（直觉）

把真实连续数据 (x_0) 逐步加噪，直到变成“纯噪声”；
再训练模型学会从噪声一步步还原回真实数据。

一句话就是： ** 先把数据揉乱，再学会揉回来。 **

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### 前向过程（加噪）

DDPM 经典做法是定义一个时间步 (t=1..T)，每一步加一点高斯噪声：

[
q(x_t \mid x_{t-1}) = \mathcal{N}\big(\sqrt{1-\beta_t},x_{t-1}, \beta_t I\big)
]

其中：

* (\beta_t) 是第 (t) 步的噪声强度（通常从小到大）
* (I) 是单位矩阵

常用的“闭式写法”（更实用）：

[
x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t},x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t},\epsilon,\quad \epsilon\sim \mathcal N(0,I)
]

这里：

* (\alpha_t = 1-\beta_t)
* (\bar{\alpha}*t=\prod*{s=1}^t \alpha_s)

> 直观理解：(t) 越大，(\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}) 越大，噪声占比越高，(x_t) 越接近纯随机。

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### 反向过程（去噪 / 生成）

反向就是要学一个模型 (p_\theta) 逐步把 (x_t) 还原成 (x_{t-1})。

常见训练方式是让模型预测噪声 (\epsilon)（也可以预测 (x_0)）：

[
\epsilon_\theta = f_\theta(x_t, t, \text{context})
]

训练损失最常用就是 MSE：

[
\mathcal L_{\text{cont}} = \mathbb E\big[|\epsilon - \epsilon_\theta(x_t,t)|^2\big]
]

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### 采样（生成）怎么做（你们落地时最关心的）

1. 先从高斯噪声开始：(x_T \sim \mathcal N(0,I))
2. 对 (t=T,T-1,\dots,1)：

   * 用模型预测噪声 (\epsilon_\theta(x_t,t))
   * 按 DDPM 的反向更新公式得到 (x_{t-1})
3. 最终得到 (x_0) 作为生成的连续特征

> 你不用在文档里写完整反向公式；只要说明“模型逐步去噪得到连续特征”即可。

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### 优点 & 注意点（写给评审/队友看的）

**优点**

* 连续变量生成质量通常很好（分布、波动、burst 都更自然）
* 训练稳定（MSE 好优化）

** 注意点 **

* 连续字段最好做归一化/标准化（比如 z-score），否则噪声尺度不好选
* (\beta_t)（噪声 schedule）会影响效果：一般从小到大更稳

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## 方法 2：离散字段用 Mask 噪声（Mask Corruption / 离散去噪）

### 适用对象

离散字段是“选项题”，例如：

* `func_code`（功能码）
* `msg_type`（request/response）
* `direction`（C→S / S→C）
* `exception_code`（异常码类别）

这类变量没有“加法”和“中间值”，所以不能像连续那样加高斯噪声。

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### 核心想法（直觉）

离散扩散的“噪声”不是加一个数，而是 ** 把一些 token 盖住/弄丢 ** 。

* 前向：随机把一部分离散值替换成 `[MASK]`
* 反向：模型根据上下文把 `[MASK]` 猜回去（分类问题）

一句话：**先挖空，再补全。**

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### 前向过程（加噪 = Mask）

给每个时间步 (t) 定义一个 mask 比例（或 mask 概率）(m_t)，通常 (t) 越大 mask 越多。

对离散序列 (x^{\text{disc}}_0) 的每个位置：

* 以概率 (m_t)：替换成 `[MASK]`
* 以概率 (1-m_t)：保留原 token

得到被污染的 (x^{\text{disc}}_t)。

> 你也可以扩展为“mask 或随机替换成别的 token”，但第一版用纯 mask 就够清晰、好实现。

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### 反向过程（去噪 = 猜 token）

模型输入：被 mask 的离散序列 + 时间步 (t) +（可选）连续特征上下文
模型输出：每个被 mask 位置的类别分布（softmax）：

[
p_\theta(x^{\text{disc}}_0 \mid x^{\text{disc}}_t, t, \text{context})
]

训练损失是交叉熵（只在被 mask 的位置算更常见）：

[
\mathcal L_{\text{disc}} = -\sum_{j\in \text{masked}} \log p_\theta(x^{\text{disc}}_{0,j})
]

> 直观：模型的任务就是“把挖掉的格子填回正确答案”。

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### 采样（生成）怎么做（简单版本）

最简单可用的一种生成策略：

1. 初始离散序列设为全 mask：`[MASK, MASK, ...]`
2. 对 (t=T,T-1,\dots,1)：

   * 用模型给每个 mask 位置输出 softmax 概率
   * 采样/取最大概率填入一部分 token
   * 随着 (t) 变小，mask 数逐步减少（填得越来越完整）

最终得到完整的离散字段序列。

> 你们文档里可以写成：“从全 mask 开始逐步恢复离散字段”，不用纠结具体填多少个位置的策略。

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### 优点 & 注意点（很关键）

**优点**

* 对离散字段天然正确：不会引入“编号距离”的假设
* 特别适合协议字段（功能码/请求响应类型），因为可以利用上下文预测

**注意点**

* 高基数离散变量（例如地址 0~65535）不建议直接当一个巨大 softmax 来 mask：会难学、数据稀疏
  更建议把它拆成 “region + offset” 或分桶后再做离散建模
* 需要一个合理的 mask schedule：一开始别 mask 太狠，否则模型只能瞎猜

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## 你们把这两种方法合在一起怎么说（文档一句话版）

对于每个事件的特征向量，我们将字段分为：

* 连续字段：用高斯扩散（DDPM）去噪生成（MSE loss）
* 离散字段：用 mask 噪声进行离散去噪（分类恢复，CE loss）
  最终用一个统一 backbone 同时输出连续头和离散头，训练目标为两者加权和：

[
\mathcal L = \lambda\mathcal L_{\text{cont}} + (1-\lambda)\mathcal L_{\text{disc}}
]


如果你决定实施这个项目，我建议按以下步骤进行：

1.  **数据预处理**：获取 Modbus PCAP 包，解析为 `(Timestamp, Source, Dest, Function, Register, Value)` 格式的序列。
2.  **图构建**：根据源/目 IP 和寄存器地址，构建邻接矩阵。
3.  **模型修改**：修改 STUnet 的输入输出层，使其支持多维特征（不仅仅是流量值）。
4.  **混合训练**：使用 L1 Loss 训练数值预测，使用 Cross-Entropy Loss 训练功能码分类。
5.  **验证**：不仅验证 JSD（分布相似度），还要验证 **Protocol Validity Rate（协议合规率）** 和 **Process Logic Consistency（工艺逻辑一致性）**。

这个迁移方案将原本用于“预测人上网行为”的模型，升维成了一个“理解机器控制逻辑”的生成器，在工业安全和数字孪生领域具有极高的创新性。