2024-12-16-中国移动-2024年AI+工业互联网安全解决方案白皮书_82页_1mb

“AI+工业互联网”发展与安全白皮书总结

一、核心发展现状

1. 技术融合：人工智能与工业互联网深度融合，推动工业制造、石化、矿山、电力等领域智能化转型。
2. 主要场景：
   • 工业制造：智能监控、预测性维护、质量控制。
   • 石化行业：研发优化、生产监控、安全管理。
   • 矿山冶金：设备维护、井下巡检、风险预警。
   • 电力能源：系统调度、设备管理、能源优化。

二、安全风险与挑战

1. 技术风险：
   • 数据泄露、算法漏洞、智能设备安全。
   • 工控系统面临新型攻击，如漏洞利用、协议破解。
2. 行业特征风险：
   • 石油石化：敏感数据保护不足，面临APT攻击。
   • 矿山冶金：数据采集与共享机制缺失。
   • 电力能源：关键数据泄露、供应链攻击风险。

三、安全治理方案

1. “1264人工智能安全体系架构”

• 一个工作体系架构。
• 两个方向：AI安全风险防控、AI赋能网信安全。
• 六大举措：
  • 安全运营管理、数据要素安全、算法合规。
  • 平台安全、业务服务合规、技术防护。
• 四大安全领域：数据安全、应用安全、网络安全、设备安全。

2. 具体防护重点

• 数据全生命周期安全保护（收集、存储、使用、共享）。
• 算法鲁棒性、公平性、可解释性保障。
• 工业设备漏洞修复与固件安全增强。

一、典型案例

1. 工业大模型安全防护（石化行业）

   • 构建“4+4+4”安全防护体系，涵盖业务合规、数据分类、算法风险、基础设施。
   • 实现操作辅助大模型全生命周期安全。

2. AI赋能油气储运平台

   • 应用三维数字孪生与AI算法，实现数据安全、威胁态势感知、运维优化。

3. 电网数据安全防护

   • 基于IPDRR模型与AI驱动，实现数据流转监测与合规管理，覆盖敏感数据全生命周期。

五、未来展望

1. 完善标准体系：加快制定AI安全相关法规与技术标准。
2. 推进技术自主：加大核心技术投入，实现国产化替代。
3. 提升运营能力：强化AI治理，培养专业人才队伍。
4. 多维度协同：构建国家—企业联动的安全防控体系。

总结：通过技术创新与合规治理，AI正赋能工业互联网安全，推动效率与可持续发展并行。