）手段，可以进一步提 高用户身份认证的安全性。此外，定期审计用户权限，确保权限设 置的合理性和及时更新，是管理访问风险的重要措施。 然后，针对潜在的网络安全威胁，建议部署多层防御结构，包 括防火墙、入侵检测和防御系统（IDS/IPS）等。这些安全设备可 以实时监测网络流量，识别异常活动并及时发生警报。此外，流量 分析工具可以帮助识别潜在的攻击模式和数据泄露风险。 针对云服务提供商的选择，建议选择符合国际安全标准的数据 基于角色的访问控制 （RBAC） 确保用户仅能访问其角色所需的数据和功能。 多因素身份验证 （MFA） 增加用户身份验证的层次，保护敏感信息访问。 网络防火墙与 IDS/IPS 部署多层防御机制，实时监测和应对网络攻击。 安全标准遵循 选择符合 ISO 27001 和 SOC 2 认证的云服务提供商，确保其 安全合规。 最后，事故应急响应预案是解决安全事件的关键。应建立并完 善

跨工序迁移：将冲压工艺知识迁移至焊接工序 ➢ 跨工厂迁移：在分布式制造节点间同步质量检测经验 ◼ 安全容错机制重构 工业大模型建立新型安全保障体系： ➢ 不确定性量化：输出置信区间及风险预警 ➢ 防御性蒸馏：抵抗对抗样本攻击 ➢ 退化监测：实时跟踪模型性能衰减 1.3 工业大模型的分类体系 工业大模型的快速发展催生了多样化技术形态和应用模式。为系统认知其 技术边界与适用场景，本节从 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 抵御这些攻击，避免恶意输入导致模型输出错误结果。在工业图像识别任务中， 3）模型推理保护机制 输入与输出隔离：将模型的推理过程隔离在一个安全的执行环境中（如 TEE：可信执行环境），防止外部攻击者通过观察输入输出关系推断模型内部逻 辑。 91 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。

网络的带宽管理、位置服务、分流等关键能力，并支 持工业等行业应用系统的部署，推动网络智能化演进，应 对异构网络协同部署与智能运维等挑战。 • 实现虚拟化网络相关负载的整合，包括 WAN 路由、虚拟 专用网络、防火墙、入侵防御系统、会话边界控制、运营 商级网络地址转换、Wi-Fi 和 SD-WAN 等功能。 • 数智园区网络设备需要提供更高的可用性，通过自动化故 障发现、自动运维、远程故障修复等方式降低业务中断，

目标：针对制造企业数字化转型过程中核心安全需求，制定针对性、可行性的安全解决方案 安全技术体系方案设计：基于网络架构、业务流程及安全风险，围绕网络安全、设备安全、 控制安全等，构建贴合业务场景的多重安全能力，形成纵深安全防御体系 安全管理体系方案设计：基于组织战略及业务目标等，设计人员规划、制度建设等安全管理 体系方案，明确标准制度查阅、工控安全活动全过程管理等，形成“技+管”结合的综合安 全管控能力 安全运维体系方案