2024年AI+工业互联网安全解决方案白皮书-中国移动-82页_1mb

AI+工业互联网发展概述与安全治理研究

概述与应用场景

AI与工业互联网融合正引领第四次工业革命，推动多个领域智能化转型。工业制造领域AI技术覆盖智能监控、生产优化、质量控制等场景，提升效率与质量；石油化工领域则通过研发创新、生产效能提升与安全环保治理优化工艺；矿山冶金与电力能源领域则分别实现了设备预测性维护、智能巡检及电力调度优化。这些应用提升了生产效率，但也带来了新的安全风险。

安全风险分析

AI在工业互联网中的核心安全风险包括：

1. 数据安全风险：敏感数据泄露、用户隐私侵犯、数据异常与投毒污染。
2. 算法安全风险：模型鲁棒性差、算法黑箱、模型窃取与对抗攻击。
3. 网络攻击风险：工业控制系统面临新型攻击，如虚拟机逃逸、勒索软件与APT攻击。

治理方案与案例

综合治理框架

中国移动提出“1266”AI安全架构与“AI赋能工业安全”体系，涵盖安全运营管理、算法合规、数据要素安全等措施，并通过AI技术实现威胁检测、预测性维护与安全运营。

典型案例

1. 石化企业大模型安全治理：通过知识蒸馏和多模态能力训练，构建操作辅助型大模型，并嵌入实时监测系统，保障数据全生命周期安全。
2. 电网数据防护体系建设：融合规则引擎与大模型分类技术，实现动态数据流转监测与合规管理，提升威胁检测与应急响应能力。

未来展望

AI技术的发展需同步完善法律法规与安全标准体系，加强关键技术自主研发能力，构建健壮且可解释的AI系统。通过AI赋能安全管理，将实现工业互联网的主动防御和智能决策。