工業大數據安全

⑴ 工業大數據有什麼特點

一是多源性獲取，數據分散、非結構化數據比例大

工業大數據來源廣泛且分散，有來源於產品製造現場工控網監控數據，有來源於互聯網的客戶、供應商數據，有來源於企業內網的經營管理數據。海量異構多源多類數據難以有效集成，語義描述困難，不能實現面向系統生命周期管理的數據協同管理;

二是數據關聯性強，有關聯也要有因果

工業大數據的產生和應用都圍繞產品全生命周期、企業主價值鏈等，數據間關聯性強且分析准確性要求高。不但要利用大數據給出決策也要用大數據給出決策依據。工業大數據預測精度低，准確性和可靠性不高，無法滿足安全性要求;

三是持續採集、具有鮮明的動態時空特性

工業大數據來源於工控網路和感測設備，具有實時性強、連續性、穩定性要求高等特點，需要採用可靠的數據採集、存儲、管理的工具進行管理，另外涉及國計民生領域還要求整個平台安全可控。工業大數據分析的實時性要求高，動態控制困難，量化難度大。

四是與具體工業領域緊密相關

工業大數據產生依賴於CPS網路和智能產品，但目前面向信息物理融合系統的分析方法單一，無法實現閉環、多層次、多階段、自比較等的綜合分析;面向智能設備和智能產品的故障檢測能力不足，健康預測管理水平低，無法實現面向產品可靠性的深層次分析。

⑵ 如何構建工業互聯網安全體系

1、設備和控制安全

要求企業加強工業生產、主機、智能終端等設備安全接入和防護，強化控制網路協議、裝置裝備、工業軟體等安全保障，推動設備製造商、自動化集成商與安全企業加強合作，提升設備和控制系統的本質安全。

2、網路設施安全
要求工業企業、基礎電信企業在網路化改造及部署IPv6、應用5G的過程中，落實安全標准要求並開展安全評估，部署安全設施，提升企業內外網的安全防護能力。要求標識解析系統的建設運營單位同步加強安全防護技術能力建設，確保標識解析系統的安全運行。

3、工業互聯網平台和應用程序（APP）安全
要求工業互聯網平台的建設、運營方，在平台上線前進行安全評估，針對邊緣層、IaaS層（雲基礎設施）、平台層（工業PaaS）、應用層（工業SaaS）分層部署安全防護措施。要求建立工業APP應用的安全檢測機制，強化應用過程中用戶信息和數據安全保護。

⑶ 如何構建工業互聯網安全體系

2018年中國工業互聯網行業分析：萬億級市場規模，五大建議構建安全保障體系

工業互聯網安全問題日益凸現

工業互聯網無疑是這個寒冬中最熱的產業經濟話題。「BAT們」視之為「互聯網的下半場」，正在競相「+工業」「+製造業」而工業企業、製造業企業們也在積極「+互聯網」，希望藉助互聯網的科技力量，為工業、製造業的發展配備上全新引擎，從而打造「新工業」。

不難看出，工業互聯網正面臨著一個重要的高速發展期，預計至2020年將達萬億元規模。但與此同時，工業互聯網所面臨的安全問題日益凸現。在設備、控制、網路、平台、數據等工業互聯網主要環節，仍然存在傳統的安全防護技術不能適應當前的網路安全新形勢、安全人才不足等諸多問題。

工業互聯網萬億級市場模引發安全隱患

據前瞻產業研究院發布的《中國工業互聯網產業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2017年中國工業互聯網直接產業規模約為5700億元，預計2017年到2019年，產業規模將以18%的年均增速高速增長，到2020年將達到萬億元規模。隨著國家出台相關工業互聯網利好政策，中國工業互聯網行業發展增速加快，截止到2018年3月，中國工業互聯網平台數量超250家。世界各國正加速布局工業互聯網，圍繞工業互聯網發展的國際競爭日趨激烈。

預計2020年我國工業互聯網產業規模將達到萬億元

數據來源：公開資料、前瞻產業研究院整理

一方面，加快工業互聯網發展是製造業轉型升級的必然要求;另一方面，工業互聯網是構築現代化經濟體系的必然趨勢。

工業互聯網是深化「互聯網+先進製造業」的重要基石，也是發展數字經濟的新動力。發展工業互聯網，實現互聯網與製造業深度融合，將催生更多新業態、新產業、新模式，創造更多新興經濟增長點。

伴隨著工業互聯網的發展，越來越多的工業控制系統及設備與互聯網連接，網路空間邊界和功能極大擴展，以及開放、互聯、跨域的製造環境，使得工業互聯網安全問題日益凸顯：

1、網路攻擊威脅向工業互聯網領域滲透。近年來，工業控制系統漏洞呈快速增長趨勢，相關數據顯示，2017年新增信息安全漏洞4798個，其中工控系統新增漏洞數351個，相比2016年同期，新增數量幾乎翻番，漏洞數量之大，使整個工業系統的生產網路面臨巨大安全威脅。

2、新技術的運用帶來新的安全威脅。大數據、雲計算、人工智慧、移動互聯網等新一代信息技術本身存在一定的安全問題，導致工業互聯網安全風險多樣化。

3、工業互聯網安全保障能力薄弱。目前，傳統的安全保障技術不足以解決工業互聯網的安全問題，同時，針對工業互聯網的安全防護資金投入較少，相應安全管理制度缺乏，責任體系不明確等，難以為工業互聯網安全提供有力支撐。

如何構建工業互聯網安全體系?

那麼，如何鑄造工業互聯網的安全基石，加快構建可信的工業互聯網安全保障體系呢?

1、突破關鍵核心技術。要緊跟工業互聯網最新發展趨勢，努力引領前沿技術和顛覆性技術發展。

2、推動工業互聯網安全技術標准落地實施。全面推廣技術合規性檢測，促進工業互聯網產業良性發展。

3、完善監管和評測體系。

4、切實推進工業互聯網安全技術發展。加強全生命周期安全管理，構建覆蓋系統建設各環節的安全防護體系。

5、聯合行業力量打造工業互聯網安全生態。

在工業互聯網的安全防護能力建議：

1、頂層設計：出台系列文件，形成頂層設計;

2、標准引導：構建工業互聯網安全標准體系框架，推進重點領域安全標準的研製;

3、技術保障：夯實基礎，強化技術實力;

4、系統布局：依託聯盟，打造產業促進平台;

5、產業應用：加強產業推進，推廣安全最佳實踐。

近年來，中國也陸續出台了《關於深化「互聯網+先進製造業」發展工業互聯網的指導意見》、《工業互聯網發展行動計劃(2018-2020年)》等文件，明確提出工業互聯網安全工作內容，從制度建立、標准研製、安全防護、數據保護、手段建設、安全產業發展、人員培養等方面，要求建立涵蓋設備安全、控制安全、網路安全、平台安全、數據安全的工業互聯網多層次安全保障體系。

在國家政策以及業界的一致努力下，相信我國工業互聯網在取得快速發展的同時在安全層面的保障也會更上一層樓。

⑷ 工業互聯網數據安全及應對策略

數據是國家基礎性戰略資源，是數字經濟的基石，對生產、流通、分配和消費產生深遠影響。2020年，《數據安全法（徵求意見稿）》[也正式發布，將數據安全納入國家安全觀，更體現了數據安全日趨重要的發展趨勢。數據是工業互聯網的「血液」，加強工業互聯網數據安全防護對於工業互聯網的健康發展至關重要。

2 國內外對於數據安全防護的工作進展
面對日益嚴峻的數據安全威脅，世界主要國家持續加強數據安全立法和監管。據統計，全球已有120多個國家和地區制定了專門的數據安全和個人信息保護相關法律法規及標准。從國際標准組織和歐美國家在數據安全所做的工作來看，國際電信聯盟電信標准局（ITU-T）制定了《大數據服務安全指南》、《移動互聯網服務中大數據分析的安全需求與框架》、《大數據基礎設施及平台的安全指南》、《電信大數據生命周期管理安全指南》等多項標准。
從國內已制定的數據安全相關標准來看，主要有《信息安全技術 大數據安全管理指南》、《信息安全技術 健康醫療數據安全指南》、《信息安全技術 大數據服務安全能力要求》、《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》等。《信息安全技術 大數據安全管理指南》為大數據安全管理提供指導，提出了大數據安全管理基本原則、基本概念和大數據安全風險管理過程，明確了大數據安全管理角色與責任。《信息安全技術 數據安全能力成熟度模型》提出了對組織機構的數據安全能力成熟度的分級評估方法，用來衡量組織機構的數據安全能力，促進組織機構了解並提升自身的數據安全水平。《信息安全技術 健康醫療數據安全指南》提出了健康醫療領域的信息安全框架，並給出健康醫療信息控制者在保護健康醫療信息時可採取的管理和技術措施。《信息安全技術 大數據服務安全能力要求》、《信息安全技術 數據交易服務安全要求》分別針對大數據服務、數據交易的情景提出了安全要求。2020年，由國家工業信息安全發展研究中心牽頭申報的《工業互聯網數據安全防護指南》被列為全國信息安全標准化技術委員會（TC260）標准重點研究項目。
3 工業互聯網數據安全防護難點
隨著雲計算、物聯網、移動通信等新一代信息技術的廣泛應用，泛在互聯、平台匯聚、智能發展等製造業新特徵日益凸顯。工業互聯網數據常態化呈現規模化產生、海量集中、頻繁流動交互等特點，工業互聯網數據已成為提升企業生產力、競爭力、創新力的關鍵要素，保障工業互聯網數據安全的重要性愈發突出。工業互聯網數據具有很高的商業價值，關系企業的生產經營，一旦遭到泄露或篡改，將可能影響生產經營安全、國計民生甚至國家安全。然而，工業企業類型多樣，工業互聯網數據更是海量多態，給數據安全防護帶來了困難和挑戰。
（1）傳輸階段監測溯源難。工業互聯網場景涉及雲計算、大數據、人工智慧等多種技術的應用，且工業互聯網數據在工廠外流動更加復雜多元。大流量、虛擬化等環境下難以有效捕捉追溯敏感數據和安全威脅；
（2）存儲階段分類分級難。存儲階段極易形成數據的匯聚，需要根據數據的類別和等級採用劃分區域、設置訪問許可權、加密存儲等多種手段。然而工業互聯網數據形態多樣、格式復雜，使得數據分類分級管理與防護難度大；
（3）使用階段可信共享難。對工業互聯網數據進行分析利用是發展工業互聯網數據作為生產要素的重要途徑，然而數據權責難定、安全可信賦能難等阻礙數據有序安全共享。

4 工業互聯網數據安全防護的解決方法
根據工業互聯網數據安全防護需求,天銳綠盾數據安全一體化，能夠給出相應的解決方案，在工業數據傳輸階段和使用階段可以使用天銳綠盾DLP數據泄露防護系統，通過智能內容識別的的技術如關鍵字和關鍵字對的檢測，ocr圖像的識別、文件屬性的檢測、向量機分類檢測等方式來捕捉傳輸階段的敏感數據從而保證工業互聯的傳輸安全，在數據使用階段可以使用天銳綠盤為解決企業文檔管理分散的問題，系統採用集中存儲的模式，將分散存儲在各部門、各分公司用戶計算機上的重要數據集中存儲到統一平台上，實現對工業數據文檔的統一管理，同時降低文檔管理成本。系統建立了完善的許可權控制機制，保證不同用戶基於不同許可權訪問和使用文檔，有效保障了文檔加密的安全性。多種檢索模式，支持全文關鍵詞檢索、高級檢索、擴展屬性搜索等高效毫秒級檢索方式，有效幫助用戶精確的從海量文檔中快速定位所需文檔。文檔在協作完成過程中，會產生不同的版本。系統支持自動保存文檔的歷史版本，當用戶需要恢復舊版本時，可一鍵下載。為了實現海量數據的集中存儲，系統採用分布式存儲服務，以便企業未來可按需進行存儲性能擴展。

在數字經濟時代，企業紛紛加快數字化轉型，工業互聯網快速發展，給後疫情時代帶來新的經濟增長活力。數據是工業互聯網的「血液」，數據安全對於工業互聯網發展至關重要。在設備安全、系統安全之上加強工業互聯網數據安全防護，是我們天銳綠盾應盡的責任和義務。

⑸ 工業大數據應用難點有

工業大數據應用難點有下面這些：

一是大數據技術的運用困難，存在數據不足、數據信噪比低以及數據分析難度高等問題；

二是大數據給信息安全帶來新挑戰，如工業大數據加大了隱私泄露的風險，對現有存儲和安全措施提出了更高要求，以及大數據正在被運用到新的攻擊手段中；

此一詞語在2012年隨著工業4.0的概念而出現，也和信息技術行銷流行的大數據有關，工業大數據也意味著工業設備產生的大量數據有其潛在的商業價值。工業大數據會配合工業互聯網的技術，利用原始資料來支援管理上的決策，例如降低維護成本以及提升對客戶的服務。

工業大數據是指在工業領域中，圍繞典型智能製造模式，從客戶需求到銷售、訂單、計劃、研發、設計、工藝、製造、采購、供應、庫存、發貨和交付、售後服務、運維、報廢或回收再製造等整個產品全生命周期各個環節所產生的各類數據及相關技術和應用的總稱。

其以產品數據為核心，極大延展了傳統工業數據范圍，同時還包括工業大數據相關技術和應用。其主要來源可分為以下三類：第一類是生產經營相關業務數據。第二類是設備物聯數據。第三類是外部數據。

⑹ 工業大數據應用難點有哪些

工業大數據應用難點有：

一是大數據技術的運用困難，存在數據不足、數據信噪比低以及數據分析難度高等問題。

二是大數據給信息安全帶來新挑戰，如工業大數據加大了隱私泄露的風險，對現有存儲和安全措施提出了更高要求，以及大數據正在被運用到新的攻擊手段中。

目前，工業大數據在產品創新設計、產品故障診斷與預測、供應鏈的分析和優化、產品銷售預測與大數據營銷、生產計劃與排程、產品質量管理與分析等場景有廣泛的應用。「數據是工業互聯網的血液。」何友如此描述大數據與工業互聯網的互為動力。

不過，由於工業大數據數據價值密度高，數據類型繁多，多源異構的機構化數據和非結構化數據並存，數據處理實行性要求也非常高，數據關系和關聯性異常復雜等特徵，企業如何從數據統計分析能力轉變為大數據分析、預測和決策能力，促進傳統工業升級改造和產業整合，是目前要解決的核心關鍵問題。

⑺ 南寧工業大數據平台是什麼作用

通過大數據來處理工業中的問題。
工業大數據平台是採用分布式存儲和計算技術，提供工業大數據的訪問和處理，提供異構工業數據的一體化管理能力，支持工業大數據應用安全高效運行的軟硬體集合。

⑻ 工業大數據有什麼特點

嘗試舉例來闡述其特點：

從我們身邊的直飲機服務故事開始（直飲機廠家的客服定期會給客戶回訪，要求更換濾芯，使直飲水保持干凈健康）。

直飲機製造商A公司的電話回訪，場景一：

智能產品是如何通過數據中心診斷的

上述應用就是一個典型的大數據應用案例。在直飲機製造商B公司的企業運作中，廠家已實現了大數據中心的運作，能實時監控其產品的運行指標，給出產品維保的建議，更為重要的是用數據說話，讓客戶知其所以然，由此提高客戶的滿意度。

大數據給智能服務提供了一種新的服務業態，這就是大數據可以給我們帶來實質性的價值之一。

企業要構建這樣的產品監控數據中心，連接的設備不是10台、100台，可能百萬台，千萬台。要構建這樣的數據處理平台，即所謂的工業大數據平台，需要大量的技術支撐，如，設備數據傳輸、設備數據存儲、大數據分析。

因此，工業大數據並不再只是理論，也不僅是一種技術，它其實就是在我們身邊能感受到的一種服務！通過數字「01」讓服務更加貼心，也提升了企業的競爭力！新時代的智能產品也由此孕育而生。

⑼ 工業互聯網安全問題亟待解決

據了解，世界多國紛紛布局工業互聯網，美國將工業互聯網作為先進製造重要基礎，德國將工業互聯網平台作為工業4.0關鍵支撐，日本將工業互聯網視為製造業發展目標。

然而，工業互聯網發展提速，也面臨著傳統網路安全防護手段在復雜環境下捉襟見肘的問題。5月中旬，工信部發布的《關於工業大數據發展的指導意見》說，我國34%的聯網工業設備存在高危漏洞，僅在2019年上半年嗅探事件就高達5151萬起。指導意見指出，目前工業數據安全責任體系建設還是空白，技術上無法有效防護工業數據安全，進而導致工業信息安全防護能力滯後於工業融合發展進程。

專家認為，鑒於復雜的網路環境，自主可控的網路協議深度融合密碼技術，或將為此開辟一條新路徑，防範傳統網路中存在的安全隱患。密碼與自主可控的網路協議深度融合，即在網路層實現基於密碼技術的身份鑒別、訪問控制和數據保護等安全機制，兼顧信息安全與傳輸效率。

據介紹，目前視聯動力正持續 探索 這一融合帶來的安全性能，利用具備結構性安全的視聯網協議，植入密碼技術，在網路通信層面實現身份鑒別、業務許可權控制等防護機制。視聯動力技術中心總監王艷輝說：「這種方式可通過結構性安全，避免核心網路資源受制於人；密碼與網路協議深度融合，達到保障信息安全而不影響傳輸效率，進而形成全新的網路傳輸方式。」

目前，視聯網技術深度融合國產密碼技術形成「SecureV2V」加密協議，可作為底層承載網路打造V2V工業互聯網，建立以計算環境安全為基礎、以區域邊界安全和通信網路安全為保障、以安全管理中心為核心的信息安全保障體系，多角度實施安全防護，為工業互聯網的網路通信、工業數據安全、業務應用安全和業務控制權可控提供操作空間。該網路的安全性能以自主安全為內核，以密碼安全為基礎，可以內生地隔絕和免疫IP體系網路和應用層所受攻擊。2019年，其安全性能通過多項攻防測評，驗證了V2V工業互聯網在開展視頻會議、視頻監控、工業數據調度等業務時不易受到網路攻擊影響。

工業互聯網的發展將通過聚集、處理、分析、共享和應用各類數據資源，整體推動工業經濟全要素、全產業鏈、全價值鏈的數據流通共享，實現對工業領域各類資源的統籌管理和調配。王艷輝說：「V2V工業互聯網可提供全新的網路服務模式，結合大數據分析、人工智慧、物聯網等新興技術，滿足信息化建設融合互聯、實時高效、可視化和智能化等新需求。」

業內人士表示，以創新思路解決復雜環境下的安全問題，建設新型安全基礎網路，也將伴隨工業互聯網的建設而成為未來通信產業發展方向。（欣雯）

⑽ 志翔科技參展數博會 大數據技術驅動工業和安全領域數智化升級

北京志翔 科技 股份有限公司(以下簡稱「志翔 科技 」)利用大數據技術 探索 出一套數智化轉型解決方案：結合智能電能表的回傳 歷史 數據，以及電表設備計量相關的信息數據，進行監測和分析。在此基礎上先進行小規模的抽樣和建模研判，而後再進行大規模抽檢，進而有效判斷出相應區域的失准器具，精準更換失准設備。

5月26日至28日，志翔 科技 的工業大數據和大數據安全技術產品將亮相中國國際大數據產業博覽會(以下簡稱「數博會」)，圍繞「數智變 物致新」主題展示最新技術應用成果。

大數據技術為企業節省數十億元

志翔 科技 的智能電能表狀態評價與更換產品，通過對智能電能表的在線監測、精準研判,對電力大數據檢測實現從「定期檢定」到「全程監控」的轉變。大數據技術應用成果反映到財務數據中，志翔 科技 僅這一款產品，通過精準定位和更換失准智能電表，每年就能為電力企業節約數十億元費用。

隨著智能電表覆蓋率的提升，大數據分析在電力行業的重要作用日益凸顯。根據國家電網數據顯示，目前國網系統接入的終端設備超過5億只，國家電網規劃預計到2025年接入終端設備將超過10億只，2030年接入的終端設備數量將達到20億只。

海量的電力大數據具有多重屬性。國家電網有限公司大數據中心副主任程志華表示，電力大數據具有覆蓋面廣、實時性強、真實性高、經濟屬性強、行業分類規范、數據基礎相對理想等特點。電力大數據的復雜性，以及智能化需求不斷升級，為管理工作帶來挑戰。

早在2016年，志翔 科技 就洞察到電力大數據領域的商機，並根據市場需求逐步孵化拓展出大數據運維平台、服務平台和終端產品三大業務。

開篇所述的失准智能電表分析，定位即為其大數據平台和運維產品線中的一個產品。除此之外，市場新趨勢如新能源 汽車 的發展，也推動電力行業的新支撐性應用出現，志翔 科技 也根據電力企業的需求，將大數據分析異常發現、定位和報警等功能應用於關口表、充電樁和戶變等方面。

如果說大數據平台和運維產品是利用新方法解決新問題，那麼志翔 科技 的電力大數據服務平台則是應用新技術解決老問題發展到新規模的挑戰，促進電力行業的精細化運營管理。典型的應用場景便是構建異常用電分析模型，實現智能化竊電診斷，以及利用線損分析模型自動診斷結合專家人工診斷，進行智能線損治理。

電力大數據終端產品則是更具未來感的業務，主要是通過端點部署，解決電力IoT的智能優化需求，數據可用於輔助居民、電力公司、機構政府等做出科學決策。

志翔 科技 高級副總裁伍海桑解釋道，通過終端產品對用電數據的分析處理，能了解用戶用電負荷類別及使用狀態；分析功能可集成為模塊與下一代電能表搭售，可用於環保監測、用電安全監測、碳計量等事關 社會 發展大方向的場景。目前志翔 科技 的一系列電力大數據分析產品和服務以及應用已經覆蓋全國20多個省市，在電力行業積累了豐富的經驗，隨著電力產品的演進而不斷優化，其大數據分析模型在實踐驗證中已經迭代到第四代。

清華系創始團隊瞄準安全業務

2020年，志翔 科技 來自工業領域的大數據技術應用的收入已佔據公司營收的重要部分。而最早，志翔 科技 將其這塊業務定義為大安全，作為公司創業起步的方向——大數據安全中的一部分。

清華系的創始團隊背景，讓志翔 科技 甫一誕生便將技術根植於公司的基因中。公司創始人之一蔣天儀本科畢業於清華大學電子工程系，在美國完成博士學位後，曾服務過晶元企業Marvell；創始團隊的許多成員包括伍海桑等也都畢業於清華電子系。目前，志翔 科技 團隊中研發、產品相關人員佔比達到60%，其中半數以上學歷都在研究生以上。

數字經濟時代，網路安全服務需求激增，催生了巨大的市場空間。賽迪顧問報告顯示，2020年中國網路安全市場規模達到734.6億元，同比增長20.8%。志翔 科技 自2014年開始聚焦大數據、雲計算等一系列技術發展帶來的安全問題，為集成電路設計、政府、金融等行業客戶提供解決方案，開拓了紫光展銳、寒武紀、中興、國家開發銀行、中國農業銀行等行業標桿客戶。

公司的大數據安全產品基於「零信任」和「無邊界」的理念，面向政法、金融、高 科技 行業數字化轉型所面臨的「上雲」和「雲上」的提供數據與業務安全等問題。2019-2020年，志翔 科技 的至明產品連續兩年入選Gartner《雲工作負載保護平台市場指南》。

高 科技 定位的公司和清華系創始團隊，令志翔 科技 備受資本青睞。2014年8月成立的志翔 科技 ，在成立一年內即獲得近千萬元的天使輪投資和數千萬元的A輪融資，2017年6月獲得國家基金領投的B輪融資，並在2019年10月完成B+輪融資。

談及未來發展方向，在伍海桑看來，公司所具有的服務能力不僅在縱深上可以向更多的電力行業企業拓展，進入電力系統中「發輸變配用」各個環節，從廣度上也能將服務延伸至太陽能發電、智能製造等其他能源領域和工業門類。在「2030年前碳達峰、2060年前碳中和」的目標下，大數據技術還將釋放新紅利。