供应链的可见性和韧性，确保更平稳地运营以及更 快地对中断危机做出响应。 数据安全问题：随着越来越多的设备接入网络，确 保数据安全和合规性的难度加大。物联网解决方案 采用可靠的安全措施来保护敏感数据并确保合规性， 包括加密、安全数据传输和实时威胁检测等。 3D打印技术的应用：3D打印技术的快速发展正在 改变传统的生产方式。通用电气等企业正在采用这 项技术生产复杂组件，大大减少了浪费，并提高了 收入来源。企业可以根据使用量或为客户提供的价值来 收取费用，而不需要客户进行前期投资。这种模式降低 了应用门槛，并能加快产品升级迭代。 设备数据 设备状态、性能和 位置数据 全球物联网SIM卡 敏感数据 关于产品、生产和工作人员 的数据安全无虞 设备数据和固件升级 固件OTA升级 服务化推动制造业高质量发展 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 13 网络连接助力服务化转型

接口性能：评估接口的响应时间和吞吐量，确保在高负载情况 下依然能够稳定运行。  数据格式：规范各个系统间的数据交换格式，例如 JSON 或 XML，并确保数据的完整性。  安全性：针对敏感数据，增加身份验证、权限控制及数据加密 机制，防止数据泄露或系统遭到攻击。 在完成接口开发后，必须进行全面的系统集成测试。测试应包 括以下几个方面： 1. 功能测试：验证每个接口的功能是否正常，包括数据的正确交 以下是该技术架构的总体流程框图，展示了各层之间的交互与 数据流动： 在确保技术架构的可行性和可扩展性的同时，需将数据隐私和 安全问题纳入重点考虑。采用数据加密、访问控制和审计日志等措 施，保护敏感数据。同时，实现合规性审查，确保满足行业标准和 法规要求，以增强用户对系统的信任。 在此架构基础上，结合自动化和智能化的先进技术，形成了一 个全面、高效的 AI 大模型智慧工厂 MDC 方案，为制造业的数字化 数据存储，而非关系型数据库则适合存储大规模的非结构化数据。 安全性方面，云计算平台需要实现多层次的安全防护机制，包 括网络防火墙、入侵检测系统、数据加密等。通过身份认证和访问 控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据和关键应用。 为了实现平台的可监控性，建议使用监控与日志管理工具，实 时收集系统运行状态和性能指标。通过数据可视化技术，能够快速 识别系统瓶颈和异常情况，支持运维人员进行快速响应和问题排 查。

实现对智能网联汽车的安全检测、防护能力，对车联网数据的监测、采集能 力。 依托当前已经建设的物联网 DPI 系统和物联网僵木蠕检测系统，采集全量的 车联网上网日志以及网络攻击、网络入侵、网络受控、隐蔽隧道、敏感数据、恶 意程序等网络安全事件。通过对流量的检测和采集，为上层的深度分析、安全事 件发现提供基础的数据支撑。此外，本层通过自研的轻量化车载安全组件在车端 的集成部署，为智能网联汽车提供了满足安全准入要求的检测与防护能力。 模型，为不同岗位人员分配差异化权限（如仓管员仅 可操作指定区域机械臂）。 数据加密：仓储操作指令通过国密 SM4 算法加密，密钥生命周期≤24 小时。 异常检测：部署全流量管理系统，实时识别恶意扫描、敏感数据外传等行为。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 55 图 3-17 5G 专网+终端接入认证管控系统组网  实施效果： 仓储盘点时间从 4 小时缩短至 1.6 小时，库存准确率提升至 持安 全启动（SecureBoot），确保终端固件完整性。 2）数据安全  切片隔离与加密 生产、管理、互联网切片通过 FlexE 硬隔离+VPN+SRv6 软隔离，保障业务独 立性。敏感数据传输采用国密 SM4 算法加密，密钥生命周期≤24 小时。  全流量审计与分析 部署全流量管理系统，实时监测 HTTPS 加密流量。支持恶意文件检测、 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024）

产数 据和 AI 模型的安全。建议采取以下措施： 1. 数据加密：对生产数据和 AI 模型进行加密，防止未授权访 问。 2. 访问控制：建立严格的访问控制机制，确保只有授权人员才能 访问敏感数据。 3. 定期审计：定期对数据安全和隐私保护措施进行审计，及时发 现并修复潜在漏洞。 在实施过程中，还需要充分考虑技术与业务的融合，确保 AI 技术能够真正解决生产中的实际问题。建议采取以下策略： 能导致整个生产线的停滞。因此，必须对 AI 算法进行严格的测试 和验证，确保其在各种工况下均能稳定运行。 其次，数据安全性与完整性是 AI 制造中不可忽视的风险。新 能源汽车制造过程中，大量敏感数据（如设计图纸、生产参数等） 需要被采集、存储和传输。一旦数据遭到篡改或泄露，不仅会影响 生产进度，还可能导致知识产权损失。为此，企业应采用多层次的 数据加密技术，建立严格的数据访问控制机制，并定期进行数据备 生产线的稳定性和竞争力，确保新能源汽车 AI 制造的可持续发 展。 8.1.2 数据安全与隐私保护 在新能源汽车 AI 制造过程中，数据安全与隐私保护是技术风 险中的核心问题之一。制造系统涉及大量敏感数据，包括生产线运 行数据、车辆设计参数、用户行为数据以及供应商信息等。这些数 据一旦泄露或遭到恶意攻击，将对企业的技术研发、市场竞争力和 用户信任度造成严重影响。因此，必须建立多层次的数据安全与隐

SSL/TLS）保障数据传输的安全，同时建立严格的权限管理和审计机制， 确保只有授权人员可以访问敏感数据。工业大模型的训练数据可能涉及员工行 为、设备运行数据等，若不加以保护，可能引发隐私泄露。为应对这一风险， 企业可以应用差分隐私技术，在数据中添加噪声，确保个人信息不被暴露。同 时，同态加密技术可以确保数据加密状态下进行计算，防止敏感数据泄露。 不同部门或合作方可能需要共享数据进行模型训练，而这可能引发数据泄 露风险。为此，企业可以采用联邦学习等去中心化技术，通过在本地训练模型， 仅传输模型更新而非原始数据，从而有效保护数据隐私。联邦学习避免了数据 的直接交换，使得各方能够共享模型知识而无需共享敏感数据。随着数据隐私 法规的完善，如《GDPR》与《网络安全法》等，企业必须遵守相关法规，确 保数据采集、存储和处理过程符合规范。企业应建立健全的数据隐私保护制度， 确保所有数据的使用都在合法合规的框架内进行。一旦发生数据泄露或安全事 反推攻击防御：在模型输出中加入随机扰动或限制输出的精度，以降低敏 感信息被反推出的可能性。 4）数据访问权限管理 分级授权：为不同的用户或系统分配不同级别的访问权限，确保只有授权 用户能够访问敏感数据。 日志审计：对所有的数据访问行为进行记录和监控，及时发现异常访问行 为，追溯安全事件的来源。 5）安全评估与应急响应机制 在大模型的部署和运行过程中，定期对系统进行安全评估，发现潜在的漏

数据）等的开放访问和交易，设立激励机制，鼓励企业共享、交易脱 敏后的仿真数据，同步推动仿真数据格式标准化，降低数据整合成本。 加强数据安全与隐私保护。制定工业仿真数据分级管理策略，明确核 心敏感数据与可共享数据边界，防止商业机密泄露。在重点行业试点 隐私计算技术，确保数据“可用不可见”。同步建立数据脱敏认证体 系，有第三方机构对共享数据进行合规性审核，确保数据可用但不泄 露关键信息。