的发展持续刷新。 产品网络安全基线 1.保护用户通信内容 2.保护用户隐私 3.防止后门 4.防止恶意软件、恶意行为 5.访问通道控制 6.系统加固 7.应用安全 8.加密 9.敏感数据保护 10管理和维护安全 11.安全启动和完整性保护 12.安全资料 13.安全编码 14.安全编译 15.生命周期管理 总计 4条 5条 2条 3条 2条 1条 2条 华为乾崑智能汽车解决方案网络安全理念与架构 21 PART 2 华为乾崑智能汽车解决方案网络安全理念与架构 20 9、敏感数据保护 在产品设计时，需要根据产品的使用场景，识别出产品中的敏感数据。典型的敏感数据包括认 证凭据（如口令、私钥、动态令牌卡等）、加密密钥、敏感个人信息（如人脸、车辆位置等） 等。从敏感数据的存储、传输和处理过程中采取认证、授权或加密等安全机制保证数据安全。 10、管理和维护安全 生成式人工智能服务安全基本要求 GB/T 45674-2025 网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全规范 数据隐私泄露 数据泄露是模型相关的敏感信息被非授权访问、使用或泄露。具体包括通过模型反向工程泄露 训练数据，模型错误输出暴露个人身份等敏感信息，模型本身的结构和参数被窃取或滥用。 人工智能技术的内生安全问题深植于其系统内部，涉及多个层面的安全挑战。从基础设施的薄 弱性到数据处理的漏

欧盟“关于限制在电气和电子设备中使用某些有害物质的指令” （RoHS 指令）只是众多已通过的无铅法规中的第一项。这些法规导 致印刷电路板（PCB）、表面贴装元件等设备组件对空气传播的腐蚀 性污染物的敏感性增加。 因此，在环境污染水平较高的地区运营的数据中心，可能会因 多项“无铅”法规对电子设备（包括供配电和暖通基础设施，信息技 术和数据通信设备等）制造的影响而出现硬件故障，数据中心对空气 质量监测的需求日益增加。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.2 冷板式液冷服务器的材料敏感性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4 EATON www.eaton.com.cn 一、数据中心空气治理需求 1.1 设备可靠性保障要求 数据中心内关键设备（如 UPS、服务器、存储阵列）对空气环 境高度敏感。良好的数据中心空气质量有助于： I. 提高设备可靠性与稳定性：减少因空气质量导致的设备故障，保 障业务连续性。 II. 降低运维成本：通过空气治理减少设备腐蚀和故障，降低维修和 更换费用。 III

95% 以上。面向普惠 AI 服务及企业安全用算需求，通过 IP 租户级精准流控、流级负载均衡等技术，支持云 边协同分布式训推（模型分层部署）、存算分离等多种部署模式，应对亿级用户并发推理挑战，实现企业敏感数 据不出域、安全高效的 AI 服务分发。以 IPv6/IPv6+ 为基础，依托 SRv6 策略路由和网络切片技术，智能 IP 广域 网具备灵活的策略调度与差异化服务保障能力，可为不同优先级的算力任务提供确定性低时延和高可靠性的网络 降低企业用算成本，成为智能化升级的核心引擎。 案例 2：医疗行业 医院面临着提升诊疗效率、优化患者体验与实现精细化运营管理的多重挑战，智能化建设成为 满足需求的重要选择。建设智能化面临一些问题：一是智能化医疗设备会产生海量敏感数据，确保 数据安全和患者隐私，是数字化转型的首要任务；二是许多医疗机构在 AI 等数字化技术上投入巨 大，面临着证明其投资回报率的压力。某省运营商打造新型算力专线和算网融合服务产商品。在模 基于可信接入、安全传输、数网协同等技术的高弹性、高吞吐、高安全的高速数据网，成为实现数据可信流通、 释放数据价值、保障数据安全的重要基础设施。 基于应用感知网络实现数据和网络协同标识、协同感知及协同管控。通过在应用侧或网关根据数据的敏感等 级、使用属性、业务类型等维度，动态分配差异化的数据与网络协同标识，实现对数据流的身份化标记与分类管 理。在此基础上，构建基于标识的精细化路径状态监控、质差识别、多因子选路机制，同时针对不同标识制定数

综合各重点领域负荷特性，工业中非连续生产行业，建筑领域的商业建筑，其可调节 能力、价格敏感度高，可调节负荷资源潜力大；连续工业、充电设施其次。而公共建筑和 民用建筑，资源开发潜力难度较高，见表 3-1 和图 3-4。 表 3-1 重点领域负荷特性分析 [8] 领域 可靠性要 求 日负荷特性 单个用户可调节能力 价格敏感度 工业领域 连续生产 高 连续 高 低 非连续生产 较高 间歇 高 高 及家具制造位列前三，其最大可调节能力分别为 35.9 万千瓦、9.8 万千瓦和 7.2 万千瓦。 ②工业行业参与度分析 装备制造、印刷等行业的单个用户可调节能力大，价格敏感度高，属于 A 象限，参与 度赋值为 50%；而钢铁、石化及化工、医药制造等行业虽然单个用户可调节能力大、但 价格敏感度较低，属于 C 象限，参与度赋值为 20%。 ③工业行业可调节负荷计算 根据赋值结果，按照公式（1-1），计算得到苏州工业园区工业领域可调节负荷在 者合计得到建筑领域最大可调节能力为 16.6 万千瓦。 ②建筑领域参与度分析 | 30 | 长三角虚拟电厂发展现状分析报告 商业建筑（办公 / 商场 / 综合）的单个用户可调节能力大，价格敏感度高，属于 A 象限， 对其参与度赋值为 45%。 ③建筑领域可调节负荷计算 根据赋值结果，按照公式（1-1），计算得到苏州工业园区建筑领域可调节负荷在 7.47 万千瓦。其中，办公建筑、商场建筑、综合建筑可调节负荷分别为

成情况、违规违纪情况、奖惩情况等信息。 四、数字化建设 - 全景展示 客户画像：集中显示客户基本信息、客户特殊身份（老弱病残孕、军人、五保低保户、煤改电等）、客户习 惯偏好、用电需求规律、信用等级、窃电、投诉等敏感信息。 四、数字化建设 - 全景展示  应用场景：作业现场监测 基于地理信息系统，整合地理、设备、人员、工单数据，接入远程视频监控信息，实现对设备运维、线路 巡视、营销服务（业扩、计量、用电检查等 五、数字化建设 - 在线监控 基于 GPS 定位模块和物联网技术，显示车辆使用记录（包括使用人员、使用时间、运行轨迹、敏感区域）、当前车辆 位置、当前使用信息等。基于供电所智能化门禁系统，实现车辆进出的自动判断和工单关联记录。 使用人员 使用时间 使用轨迹 敏感区域 （参考样图，以实物为准）  应用场景：车辆监控 五、数字化建设 - 在线监控  应用场景： RPA 数字员工

每条产线的不间断与稳定供电 最小化由于电压变化 对敏感设备的影响 对工厂内部网络 （包括各条生产线）建模 效益 潮流模拟， 以识别电压不平衡和波动情况 因电气故障导致的非计划 停机减少 10% 建议安装电压调节器和电容器， 以稳定电力供应 挑战 效益 避免与光伏电站间歇性发电相关 的负载不平衡和电压尖峰问题 在不干扰敏感设备操作的 情况下整合新能源 解决方案 建议采用储能系统以平缓波动， 20% 能效。 4 选择性：确保实现协调且有效的保护 在多电源网络中，选择性至关重要，其用于协调保护装置（断路器、继电器），以便在发生故障时仅 隔离受影响的区段。 这可确保供电持续，并保护敏感设备。 纳入制造商配合表的软件能够模拟保护装置的响应时间，保障实现最佳配合。 例如，它们会验证上下级继电器是否按所需顺序动作，以确保完全的选择性，即便在不同电压等级 （中压和低压）之间也是如此。

数仓 DWS 图分析 GES 搜索 CSS 流处理 Flink 实时查询 CloudTable 批处理 MRS 产 数据接入能力 数据一站式开发能力 存 数据上云能力 数据领域建模能力 敏感数据安全存储 消 数据服务化能力 分析资产沉淀能力 分析资产标准化能力 管 数据质量管理能力 元数据管理能力 数据模型管理能力 控 数据服务计量能力 数据脱敏能力 数据水印保护能力 审计追溯能力 支持模型资产沉淀，构筑行业知识库，通 过模板一键导入导出能力复用数据资产和 模型，将原有 1 个月的数据建模工作缩短 到 1 天以内  支持公有云、混合云部署，灵活支持客户 数据系统建设需求 数据安全 访问权限管理 敏感数据识别 隐私保护管理 华为云“数智员工”——我们的贴身小助手 以画画为例： 1. 需要头脑思考如何画 2. 眼睛看到画板和自己画的东西 3. 脑袋支配手来执行动作 4. 可以用嘴来交流如何画

提供来协助能源集团建立具有全面性、 39 39 敏感数据识别 • 梳理采集入湖的 元数据，对 敏感 数据进行识别和 标识 ，如个人信 息、薪酬信息、 交易信息、财务 信息等。 数据脱敏、加密 • 对不同等级的数据资源，制 定相应的 数据安全管理策略。 • 遵循数据安全法律、法规及 集团数据安全管理办法，按 照电力行业网络安全防护要 求，将识别的敏感数据、重 要数据和核心数据进行加密、

可能用于模仿合法用户，从而使黑客能够以 该用户身份查 看或变更用户记录以及执行事 务 可能会升级用户特权并通过 Web 应用程序 获取管理许可权。可能会收集有关 Web 应 用程序的敏感信息，如用户名、密码、机器 名和 / 或敏感文件位置 如数据库脚本语言、 js 等 防止跨站点脚本编制 防止使用 HTTP 动词篡改的认 证 防止跨站点请求伪造 可能会窃取或操纵客户会话和 cookie ，它们

生产工业控制要求。 传统4G无线网络由于带宽和时延不能满足工业控制要求，不适合作为煤矿未来智能化建设的主要承载无线网络 系统。 传统4G组网方式中，传输延时达到百余毫秒，在一些对于延时要求非常敏感的煤炭智能化新应用中（如：煤炭井下 无人驾驶、机器人远程精确遥控等），无法满足未来智能化业务应用部署要求。面向未来无人化和少人化矿井的要 求，更多的高清可视化要求日益增多，对于无线传输高带宽的要求也是与日俱增。 与网络规模无关的故障恢复时间 TSN（Time sensitive Network时间敏感型网络）技术通过制定时钟同步、数据流调度策略以及TSN网络与 用户配置三个部分相关标准，允许周期性与非周期性数据在同一网络中传输，使得标准以太网具有确定性传 输的优势，保证了工业生产中IT网络与OT网络的完美融合。 支持时间敏感型网络 为了提高网络稳定性，针对网络应用中的典型故障进行分析，在进行故障检测时除了对链路断开进行快速检 大数据分析平台支持数据采集后预处理操作，可以将全量、增量采集上来的数据实时的进行预处理操作，将非结 构化的数据转换成半结构的数据，将有业务范围的数据统一打上主题数据标签，将杂乱无章的日志数据，整理成 有键值对应关系的KV数据，将敏感的数据进行脱敏加密等操作。实现对原始数据处理并可纳入预警分析的数 据，在此过程中涉及到预处理算法的调度、存储及前端计算分析，作为软件服务实现了预警应用数据的前期预处 理，为预警分析提供可靠、有效的分析保障。