01Core pain point and demand
超市和零售连锁的制冷控制器（如Danfoss SM800、SC355等老旧设备）长期联网却缺乏安全更新与防护，被攻击者可远程触发自动除霜、关闭制冷，导致食品损毁和业务中断；而门店利润率极低，无力承担安全审查、设备更换或专业运维。
02Product solution
提供一款AI驱动的轻量级安全运维SaaS平台，通过非侵入式网络探针自动发现并识别老旧制冷控制器，利用机器学习建立正常行为基线，实时检测异常指令（如异常除霜、温度设定篡改），并自动生成虚拟补丁或隔离策略。平台还提供一键合规报告和低成本远程运维指导，无需更换设备即可提升安全性。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按门店数量或设备数量收费；提供免费基础版吸引客户，高级版包含实时监控、自动响应和合规报告；同时可提供一次性安全评估服务和远程运维支持作为增值收入。
04Action steps
- 11. 调研10-20家超市和零售连锁，验证老旧制冷控制器的安全痛点和付费意愿。
- 22. 开发最小可行产品（MVP）：基于开源工具（如Zeek、Suricata）构建非侵入式探针，支持Danfoss等常见协议解析。
- 33. 收集真实网络流量数据，训练异常检测模型，建立正常行为基线。
- 44. 与2-3家试点门店合作，部署MVP并验证检测效果，迭代优化。
- 55. 设计SaaS平台前端和报告功能，实现自动化告警和虚拟补丁生成。
- 66. 申请相关安全认证（如IEC 62443），并制作营销材料，突出低成本、非侵入式优势。
- 77. 正式推向市场，通过行业展会、零售协会和合作伙伴渠道获取首批付费客户。
05Risk notice
主要风险包括：老旧设备协议多样且不公开，解析难度大；客户对非侵入式方案的效果存疑，信任建立周期长；大型安全厂商可能推出竞品；数据隐私和合规要求可能增加部署复杂度。需通过试点案例和行业合作降低风险。