2020工业互联网数据安全白皮书_71页_6mb

报告摘要

《工业互联网数据安全白皮书（2020）》由国家工业信息安全发展研究中心与工业信息安全产业发展联盟联合编写，旨在系统分析工业互联网数据安全的现状、挑战及发展趋势，为工业互联网数据安全治理和技术创新提供指导与参考。

工业互联网数据具有“工业”与“互联网”双重属性，其形态多样，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，具有实时性、可靠性、闭环性、级联性、价值性与产权性等特征。
数据安全是工业互联网发展的核心主线，其安全状况直接关系到企业经营安全、社会稳定与国家安全。
全球工业互联网数据安全形势严峻，数据泄露事件频发，攻击手段多样化，数据跨境流动风险上升，数据安全治理和技术创新成为重点。
我国工业互联网数据安全工作处于起步阶段，存在数据安全意识薄弱、治理与防护能力不足、技术手段不完善、可信交换共享机制不健全等问题。
数据安全技术呈现多样化发展趋势，包括数据加密、数据脱敏、数据溯源、安全多方计算、差分隐私、流量识别和可信计算等。

发达国家将工业互联网数据视为先进制造业发展的核心，美国强调数据作为“基础性新能源”，德国推动工业4.0战略，法国、日本、韩国等国家也积极布局。
欧美企业推进基于数据驱动的工业互联网平台建设，如GE Prefix、IBM Watson、PTC Thingworx、西门子MindSphere、ABB Ability等平台，均在数据采集、传输、存储等方面采用多种安全技术。
我国高度重视工业互联网发展，出台多项政策支持数据安全，包括《数据安全法》《工业互联网发展行动计划》《工业数据分类分级指南》等。

系统防护技术
- 边界防护、身份认证、访问控制、入侵检测等技术用于保护数据完整性、保密性与可用性。
- 透明加密技术实现数据在存储和传输中的自动加密与解密，降低系统部署成本。
数据安全技术发展趋势
- 数据加密技术向轻量化、密文操作、透明加密方向发展。
- 数据脱敏技术发展为动静结合、敏感字段定向、数据智能脱敏。
- 数据溯源技术向信息隐藏、定位精准、跨组织追踪方向演进。
- 安全多方计算用于数据可信交换与隐私保护，支持多方协同分析。
- 差分隐私技术适用于大数据场景，保障数据可用性与隐私性。
- 流量识别技术用于工业数据全流程安全监测，提升对未知协议的识别能力。
- 建立数据灾备机制，保障数据安全与业务连续性。
新兴技术助力数据安全
- 人工智能：用于数据分类、安全策略制定、风险预测与分析。
- 区块链：提供去中心化信任体系，解决数据交换共享中的信任问题。
- 可信计算：实现数据可控、可管、可追溯，增强系统安全性。
- 零信任架构：通过动态身份验证与权限管理，提升数据访问安全性。

汽车及零部件行业工业数据智能安全云平台
- 案例概述：该平台实现设计、制造、物流、售后等环节数据的集中管理与安全防护，确保数据全生命周期安全。
- 典型安全问题：电子文件泄露、数据篡改、越权访问等。
- 解决方案：采用内容识别加密、应用指纹识别、安全云存储等技术，构建“云+端+网”一体化安全体系。
- 部署方案：包括外网认证、加密服务器、安全客户端、文档云系统等，实现对外部设备的全面管控。
- 小结：该平台技术为智能制造数据安全提供新思路，具有创新性和实用性。