本文是一篇针对工业控制系统（ICS）网络安全研究领域的数据集与测试平台综述性论文。ICS 是众多关键基础设施的核心支撑，但其日益增长的互联性、长生命周期以及与 IT 环境的深度融合带来了诸多网络安全挑战。OT 与 IT 的融合以及工业 4.0 技术的部署扩大了 ICS 环境的攻击面，使其更易遭受高级网络威胁的侵害。因此，许多研究者开始关注 ICS 网络安全，入侵检测、异常检测、威胁情报、攻击仿真和韧性评估等方向受到大量关注。然而，由于缺乏合适的数据集和实验环境，开发和测试 ICS 安全解决方案仍然面临挑战。本文的主要目标是提供现有 ICS 网络安全数据集、测试平台和数字孪生资源的路线图。论文提出了多种分类方法，并对这些工具的系统架构、特性、能力、优势和不足进行了系统分析。分析结果显示当前仍存在若干长期问题，包括：缺乏标准化基准数据集、缺少现代攻击场景、基于真实运行流量构建的数据集数量不足，以及难以验证人工智能驱动的安全解决方案。除总结当前研究外，本文还识别了研究空白，并提出了创建新工具的建议。该路线图适用于希望了解 ICS 安全研究基础设施现状的学术研究人员、工业安全工程师以及希望建设安全实验环境的机构，有助于读者明确可用资源、理解现有局限，并规划后续研究方向。