2024年AI工业互联网安全解决方案白皮书-中国移动

中国移动牵头发布的《AI+工业互联网安全白皮书》系统阐述了人工智能技术与工业互联网融合的现状、挑战及治理路径。报告指出，AI通过优化生产流程、提升安全监测、实现智能决策等手段，正在推动工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等领域的智能化转型与效率提升。但同时，技术应用也带来了多重安全风险，需构建全链条防护体系以应对挑战。

在应用场景方面，AI技术已渗透到工业互联网各环节：工业制造领域通过智能监控、预测性维护、质量控制等技术实现生产效率和安全性提升；石油化工行业利用AI优化研发流程、提升生产效能及安全管理；矿山冶金领域通过智能识别、预测性维护、安全巡检等技术提升作业效率；电力能源行业则通过AI实现电力调度、新能源预测、智能运维等目标。这些应用显著提高了行业效率，但伴随数据泄露、算法缺陷等风险。

主要安全风险集中于数据、算法、技术及供应链层面。数据安全风险涵盖传输泄露、异常注入、敏感信息滥用等问题；算法安全风险涉及模型鲁棒性不足、公平性缺失、可解释性差；技术安全风险包括设备漏洞、控制逻辑被篡改、新型攻击如虚拟机逃逸和跨侧信道攻击；供应链风险则可能通过组件服务外泄影响系统安全。此外，工业大模型本身存在内容生成偏差、隐私侵犯等风险。

为应对这些问题，报告提出"1266"安全体系架构，包含两个核心方向：工业互联网AI安全风险防范与AI赋能安全能力提升。具体措施包括：（1）建立安全运营管理机制，涵盖数据脱敏、模型审计、边界防护等技术手段；（2）构建数据要素安全体系，通过AI实现数据分类分级、异常监测及合规审查；（3）强化算法安全治理，提升模型的鲁棒性、公平性及可解释性；（4）完善平台安全防护，重点防范流量攻击、数据泄露等威胁。同时通过AI赋能安全技术，实现网络攻击智能识别、设备安全主动防御、数据安全实时监测等能力。

在实践案例中，中国移动在石化行业构建了"4+4+4"大模型安全防护体系，实现了数据要素安全、模型结构防护等目标；在电力行业创建了基于IPDRR模型的网络安全防护体系，通过AI技术提升威胁检测与应急响应能力；矿山冶金领域通过数据安全治理平台实现资产识别、风险评估及全流程监控；工业互联网态势感知平台则通过多模态数据融合与智能分析，构建了三级联动的安全监测体系。这些案例验证了AI安全治理框架的可行性。

展望未来，报告强调需完善法律法规与标准体系，建立涵盖数据安全、算法治理、系统合规等维度的制度框架；同时推进技术发展，提升AI模型的自主可控性与安全防御能力。通过技术与管理双轮驱动，实现工业互联网从"单点可控"向"全程可信"的升级，推动AI在工业安全领域的建设由表面应用转向深层治理。技术实践需兼顾效率与安全，建立动态调整的防护机制，确保工业互联网在智能化转型过程中实现安全与效率的平衡。