网络运维、监督管理等。这些运维人员往往被赋予了较高的访问控制权限，以便 进行系统配置、监控和维护。人是网络安全工作的主体，也是网络系统的脆弱点， 内部人员的恶意或过失行为可能造成重要机密信息的泄露，在设备调试、升级维 护过程中信息安全保密隐患极大。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 6 2. 典型安全解决方案 2.1 案例一：某大型电力股份有限公司全网域网络安全态势 感 设备安全 和运行稳定性，防止因网络攻击导致电力系统故障，如电网停电事故。其安全需 求主要围绕电力生产的连续性、可靠性和实时性展开。 管理信息大区更关注数据的保密性、完整性和可用性，重点防止数据泄露、 篡改和非法访问，以保护企业的商业机密和用户隐私。 风险容忍度差异：生产控制大区对风险的容忍度极低，因为任何微小的网络 安全事件都可能引发严重的电力系统事故。 管理信息大区虽然也重视网络安全，但在一定程度上可以通过数据备份、恢 全面覆盖智能园区酿造管理中心、成品灌装中心、物流中心等关键区域，确 保 5G 信号连续稳定，满足约 8000 台生产设备（含视频监控）的正常连接需求， 不限流量，为生产运营提供可靠网络支持。 解决非法终端接入、数据泄露、访问权限混乱等典型安全问题，构建完善的 5G 工业应用专网和泛终端安全接入管控系统，实现终端身份统一管理、多重访 问控制、风险识别和处置、行为审计和溯源，满足企业安全合规管理要求。 2.3.2

和优化，确保模型在复杂工业环境中的稳定性和可靠性。 2.2.5 模型安全 工业大模型的安全性是开发过程中必须高度重视的关键问题。工业场景中 的模型应用往往涉及大量敏感信息，如生产流程、设备运行状态等，一旦泄露 可能给企业带来巨大损失。因此，需要采用多层次的安全保障措施来确保模型 的安全运行。 对抗样本防御技术通过对抗训练和输入检测算法，提升模型对异常输入的 鲁棒性。通过生成对抗样本，模拟恶意攻击，让模型在训练过程中学习识别和 敏 感数据的安全。联邦学习允许多个参与方在不共享原始数据的情况下进行联合 模型训练，各方只上传模型的参数更新，而非原始数据，从而保护了数据隐私。 差分隐私则通过向数据中添加适当的噪声，使得在不泄露原始数据的前提下进 行数据分析和模型训练。 增强模型的可解释性也是提升模型安全性的重要方面。在设备故障诊断任 务中，让模型解释哪些特征导致了故障判断，能够帮助用户更好地理解模型的 决策逻辑 据通常涉及企业 的核心商业机密，例如生产工艺参数、设备运行数据、供应链信息等。这些数 据的敏感性使得企业在数据共享和使用上面临巨大阻力。一方面，数据泄露的 风险始终存在，尤其是在数据传输和存储过程中，可能因安全措施不足而导致 商业机密的泄露，从而对企业造成不可挽回的损失；另一方面，企业之间由于 竞争关系或隐私保护需求，往往不愿意共享数据，这种“数据孤岛”现象严重制 约了工业大模型的训练

第二个风险是数据安全与隐私保护。AI 制造系统依赖于大量的 生产数据、工艺参数和设备状态信息，这些数据的泄露或篡改可能 导致严重的安全事故或知识产权损失。为应对这一风险，企业应建 立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制和实时监控等措 施。此外，定期进行安全审计和应急演练，确保在发生数据泄露时 能够迅速响应并减少损失。 第三个风险是人力资源的适配问题。AI 制造系统的引入可能对 现有员 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 份和恢复演练。 硬件设备的可靠性也是关键风险之一。AI 制造依赖于高精度的 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 私保护机制，确保数据的完整性、保密性和可用性。 首先，在数据采集和传输阶段，应采用加密技术对数据进行保

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 互。 2. 性能测试：评估系统在高并发下的表现，确保响应时间与处理 备之间能够进行良好的通信。 其次，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。我们需要在 物联网系统中实施多层次的安全策略，包括设备身份认证、数据加 密、访问控制以及实时监测异常访问行为等。这确保了收集到的敏 感数据不会泄露，并且只有授权用户才能访问相关信息。 通过这一系列的数据收集手段，生成的数据量将极为庞大，因 此相关的边缘计算能力尤为重要。对于一些实时性要求较高的应用 场景，比如生产线上的实时监控和缺陷检测，我们可以在边缘设备 大模型智慧工厂 MDC 项目 能够高效地管理和利用数据，从而支持智能生产、优化资源配置、 提升生产效率，实现工厂的数字化转型。数据的安全性同样需被重 视，所有数据传输过程应确保加密，以防止数据泄露，同时通过访 问控制机制，确保只有授权人员才能访问敏感数据。 5.3.2 安全性与风险管理 云计算平台在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目中的应用，对保障 数据的安全性与实施有效的风险管理至关重要。因此，必须采取一

要构建和接入行业或企业私有的知识库，就可以实现对工业领域的知识理解和应用， 5 Introduction (cohere.com) 14 工业大模型应用报告 也可以部分消除大模型的幻觉，减少数据泄露，提高信任度和访问控制。这种模式的 缺点是基础大模型可能无法充分适应工业场景的特点和需求，导致效果不佳或不稳定。 Cognite 6利用检索增强生成（RAG）技术，将大模型与其工业 DataOps 要投入大量的时间 和资源进行数据清洗、预处理和校验，以确保数据的准确性和一致性。 工业数据安全要求较高。工业数据通常包含企业的核心机密和商业秘密，如工艺 参数、配方、客户信息等。这些数据如果泄露或被竞争对手获取，可能会对企业的竞 争力和市场地位造成严重威胁。因此，工业企业对于数据的保护和隐私关注度非常高， 限制了数据的共享和流通。 挑战二：工业大模型需满足高可靠性和实时性要求 立完善的模型管理体系和监控机制，以确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。 私有化部署的成本投入较大。对于工业应用而言，数据安全是一个重要的考虑因 素。许多工业场景需要私有化部署，以确保数据不被泄露。然而，私有化部署通常需 要更高的硬件、维护等成本。由于当前工业大模型仍处于初级阶段，投入产出比并不 明确。企业对于在工业大模型上的成本投入可能会产生一定的困惑和担忧。 30

保障结构、机电等专业模型与装饰模型协同，实现多专业数据在智能运维系统的无缝对接。 6.1.4 建筑装饰数智建造运维数据应建立分级防护，按敏感程度设权限控制，采用加密技术 保障数据全流程安全，防止泄露篡改。 6.1.5 制定标准化数据管理流程，明确各环节责任与规范，建立追溯机制，定期检查维护， 确保数据准确、一致、及时，支撑智能运维。 6.2 运维平台 6.2.1 系统架构应采用 同应用，平台实 现了在风格迁移、图像生成与多场景创作中的高质量输出。在安全、高效、便捷方面，平台 同样具备突出优势： 绝对的教学安全性：全流程基于算法与算力资源分配，无需额外软件安装，无数据泄露 风险。 纯 AI 过程：避免传统复杂建模与渲染流程，大幅降低学习成本。 便捷无损：无需高端本地硬件，基于云端即可轻松调用，最大限度减少学习门槛与环境 干扰。 跨学科协同与教学实训：

燃油、燃气类施工 车辆排放；Cyw 中范围一排放主要包括以下设备的排放（如果配 置）：后备油机工作的排放、直接供给数据中心工作的燃气三联供 发电设备的排放、园区燃油燃气类车辆排放、制冷设备冷媒泄露排 放等；Ccc 中范围一排放主要包括施工机械燃油排放（电动机械排 放算范围二）、燃油、燃气类施工车辆排放。 范围二定义为“报告企业消耗的购买或收购的电力、蒸汽、供 热或供冷而产生的排放”；对应《零碳数据中心建设标准》（T/CA ，远远高于 CO2 的温室效应潜力值，不同制冷剂的 GWP 存在有较大的差异，数 据中心常见的制冷剂主要有 R410a、R22、R32 等，；灭火剂碳排放 主要是通过不同的灭火剂长期存放产生的泄露或火灾过程中灭火剂 的使用产生的，数据中心按照温室气体类型划分主要为：二氧化碳 24 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 灭火剂和七氟丙烷灭火剂，；高压灭弧系统主要存在数据中心的中

用户可采取多种方式登录平台； 3． 应提供对文件和数据的访问控制机制； 4． 应支持输入检查、数据上传下载控制； 5． 宜提供日志审计、应用数据稽核等功能； 6． 网络安全设计应对非授权访问、信息泄露或丢失、破坏数据完整性、拒绝服务攻击 和病毒传播等采取防范措施。 5.6.7 网络安全策略应根据网络的安全性需求，按照现行国家标准《计算机信息系统 安全保 护等级划分准则》（GB17859）、《信息安全技术 Linux 类或 Unix 类服务器操作系统或专用服务 器操作系统。 6.4.6.4 网络安全应具有机密性、完整性、可用性、可控性及网络审计等功能。 6.4.5.5 网络安全设计应对非授权访问、信息泄露或丢失、破坏数据完整性、拒绝服务攻击 和病毒传播等采取防范措施。 6.4.5.6 大中型网络边界应采用串接的专用防火墙设备、入侵检测设备、防病毒设备。 6.4.6 网络服务器选择 6.4.6

、高效的前提下达 到预期目标。 2.0.5 智能建造装备应能与数字化管理平台实现数据传递和数据协同，提升项目数字化管理水 平。数据交付方和接收方均应采取网络安全和数据安全的保障措施，防止信息泄露、篡改、缺失或 损坏，确保数据的机密性和完整性。 第 4 页 4 塔式起重机智能化系统 4.1 术语 4.1.1 塔式起重机智能化系统 采用 5G、激光雷达、视觉相机、北斗

为保证生产装置的安全、稳定、长周期、满负荷运行，对电力系统的安全性、可靠性、稳定性、连 续性、适应性的要求极高。生产过程中一旦发生突然断电、电压波动、电压突变、系统事故和电气设备 事故，将造成大面积非计划停工，易导致装置着火、爆炸、泄露、中毒、设备损坏、人员伤亡和重大次 生事故，造成重大经济损失和无法估量的社会问题。 因此，确保电力系统及电气设备安全运行是炼油化工企业电气专业管理永恒的主题。随着企业不断 发展，企业电力系统的