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

具体包括 161.975 MHz（87B 频道）和 162.025 MHz（88B 频道），且 AIS 协议属于国际公开标准， 个人或组织无需特殊技术即可轻松获取内河船舶 AIS 数据，导致战略信息泄露风险难以管控。 三是船岸协同能力差进一步制约了内河航运的智能化升级。目前内河船舶的船 - 船、船 - 岸通信主要 依赖VHF（甚高频）通信技术，而VHF通信存在天然的容量瓶颈，无法承载船岸间高效的数据互通需求， 从根本上改善传统船船互联通信质量不稳定的问题；另一方面，移动网络内生的多重安全防护机制， 能够对船舶航行计划、货物运输信息、船舶设备运行数据等敏感信息进行全链路加密保护，有效抵 御数据拦截、篡改、泄露等安全风险，切实保障航运作业的安全性与保密性，为国内智能航运在内 河领域的深化发展提供有力保障。 在这个场景中，“通信目标识别难”成为亟待突破的重要难题。从当前船舶互通需求来看，每一艘 船舶需 实时查看监控，第一时间关注儿童动态，避免靠近 阳台等危险区域；掌握老人健康状态，确保安全预警即时推送，避免救助延误，守护家人的安全与健康。 传统办公文件交互需绕行互联网或依赖 PC 中转，存在卡顿、隐私泄露风险及流程繁琐问题。建立手 机与家庭 NAS、PC、打印机的端到端直连，实现文件调取、同步备份、远程打印及手机编辑工作文 档功能，打破办公空间壁垒，提升移动办公效率，消除办公文件多次转存与公网转发的繁琐流程。

企业应在安全技术方面采取一系列有效措施， 实施数据备份机制以确保数据的稳定性和安全 性，从而有效防止数据丢失。通过采用先进的 加密技术和安全协议，对终端和云端的数据进 行保护，阻止未经授权的访问和数据泄露，提 升整体安全水平。 同时，企业内部的信息安全治理还应实施端到 端的保护流程， 确保每个应用系统在需求分析、 开发、测试、上线以及运营的各个阶段均符合安 全开发生命周期（SDLC）流程。这种全面的IT安 全防御体系能够确保终端、网络、应用和云平台 的安全，企业应定期对机器人应用系统进行安全 评估和渗透测试，遵循OWASP （开放Web应用程序安全项目）的安全要求。是 否未发生任何S0/S1级别的网络安全事件与数据 泄露事件将成为企业信息安全治理表现的重要 考核指标。 3.合规与标准认证 在信息安全与隐私保护方面，服务机器人厂商 应积极参与国际公认的信息安全与IT管控标准认证， 并以这些认证为基础构建完善的信息安全管理 速定位并进行修复或更换，减少了系统的 停机时间。 • 安全防护强化： 通过硬件级隔离技术构建独立通信信道， 从源头规避网络攻击风险；结合加密算法 对控制指令进行端到端加密传输，有效防 止信号劫持与数据泄露；同时采用机器人 ID与梯控模块的双向认证机制，严格管控设 备接入权限，确保仅授权机器人可触发电 梯操作，满足医疗、金融等高安全要求场 景的合规性需求。 硬件改造对电梯改造安装部署普渡梯控模块 适配性。它能够与市面上90%的电梯型号

常访问次数等 指标，输出整改建议并跟踪闭环。 2.5 安全与合规运维 算力运维体系技术白皮书 - 25 - 算力中心需构建覆盖信息安全、合规性管理及审计追踪的全周期运维体系，以应 对数据泄露、模型窃取等风险，并满足国内外监管要求。 2.5.1 信息安全防护 （1）. 漏洞管理 1) 部署漏洞扫描工具，每周进行全量扫描，针对高危漏洞（如 OpenSSL 心 脏出血漏洞、Log4j （2）. 硬件安全增强 1) 在服务器端部署硬件级安全措施（如可信执行环境 TEE）。 2) 对 GPU/TPU 内存实施安全隔离（如 NVIDIA 的 MIG 技术），避免侧信道攻 击导致模型参数泄露。 2.6 灾备与应急响应 算力中心需通过灾备方案与应急响应机制，保障业务连续性并降低灾难性故障的 影响。 2.6.1 灾备方案设计 （1）. 异地容灾架构 1) 在 150 公里以上距离的两个城市部署算力中心，通过专线或 题；制定数据备份和恢复策略，保障数据的完整性和可用性。​ 2) 数据管理员：负责数据的管理和维护工作，包括数据的分类、整理、归 档；制定数据访问权限策略，确保数据的安全性和保密性；监控数据的 使用情况，防止数据泄露和滥用；协助开发人员进行数据查询和分析工 作。​ （4）. 安全运维组​ 1) 安全架构师：负责算力平台安全架构设计，包括防御、监测体系构建， 潜在风险识别和安全策略制定。 2) 安全工程

此外，数据安全与隐私保护是不可忽视的技术因素。餐饮服务 涉及大量的用户数据，包括个人信息、消费记录等，必须确保数据 在传输和存储过程中的安全性。通过加密技术、访问控制以及定期 的安全审计，可以有效降低数据泄露的风险。同时，遵守相关的法 律法规，如《网络安全法》和《个人信息保护法》，也是确保项目 合规的重要环节。 在技术实现路径上，可以考虑以下步骤： - 确定模型部署的方 式，如本地部署或云端部署，评估各自的优缺点。 和安全测试。功能测试主要验证模型在各个环节中的表现，如智能 推荐菜品、预测客流量、优化库存管理等。性能测试则关注模型的 响应速度和并发处理能力，确保在高流量场景下仍能保持良好的性 能。安全测试重点检查系统是否存在数据泄露、未授权访问等风 险，确保用户数据的安全。 测试过程中，采用模拟数据和真实数据相结合的方式，以确保 测试结果的全面性和可靠性。首先，通过模拟数据对系统的各项功 能进行初步验证，确保模型在理想条件下的表现符合预期。随后， 其次，数据隐私与安全问题不容忽视。餐饮行业涉及大量客户 个人数据，包括消费习惯、支付信息等。在利用大模型进行数据分 析时，如何确保数据的安全存储和合规使用，是必须严格遵守的法 律和伦理要求。一旦发生数据泄露，不仅会造成经济损失，还可能 严重损害品牌信誉。 再者，员工适应新技术的能力也是一大挑战。尽管大模型能够 自动化处理许多任务，但员工的参与和操作仍然是不可或缺的。如 何有效地培训员工，使其能够熟练使用新系统，同时减少对人工智

安全审查制度。推动完善适用于大数据环境下的数据分类分级安全 保护制度，加强对 Z 务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。建 设数据安全管理系统，包含数据审计、数据安全体系建设、数据脱 敏（动态、静态）等功能。对数据泄露、误操作、非法访问等异常 行为监测预警、日志多维分析、红黑名单管控。通过数据流转溯源 监控，优化数据分类分级，跟踪数据来源，对数据来源进行溯源跟 踪。 6、数据应用更“深”：本次疫情防控是大数据应用的一次实战演 务云管理及审计面临以下安全威胁： 1、密钥管理面临的安全威胁。密钥是用户身份认证、数据安全 传输和存储的重要保障。密钥管理是云安全环境下数据安全的重要 组成部分，如果密钥被窃取，将导致大量用户数据面临泄露的威胁； 如果密钥被恶意篡改或删除，将导致大量用户加密数据无法正常解 密，面临数据丢失的威胁。 2、数据管理面临的威胁。传统环境下，用户数据保存在自己的 数据中心，数据安全可管控。在云安全环境下，因为用户数据保存 （二）基于区块链技术的不对称加密防篡改、可追溯的特点， 162 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 应用于电子证照库，对每个证照进行单独加密，有独立的解密私钥， 防止信息泄露，同时由于区块链技术的分布式账本特点，数据可分 散存储在网络中各个部门的数据库中，进行有效容灾，可解决电子 证照安全管控弱的问题。 （三）基于区块链“平权共治”的特点，构建去中心化的证照目录

Part 8 别墅 车库感应 车库门，灯光 智能感应开关 净水系统 生 活 用 水净化 智能通风 自动检测室内空气质 量，除尘，减霾，保 湿，通风 远程视频监控，防居室入 侵、燃气泄露，电话、短 信报警。 园林灌溉系统 手机或定时控制灌溉 系统开启和关闭。 背景音乐 支持多种音频源，提供多 区域控制，支持多种控制 终端控制。 远程控制 支持 Android

推动能源转型进程。 02 03 01 04 02 面临的挑战难题 数据质量安全问题 智能体依赖于高质量的数据进行 决 策，但数据采集、传输过程中 可能 面临泄露、篡改等风险。如 何确保 数据的安全性与完整性， 是智能体 应用的一大挑战。 04 增加实施复杂程度 智能体的部署与实施涉及多个层 面， 包括技术选型、系统集成、

为整个数据平台基本的分布式存储组件，不可避免涉及到敏感性数据数据的存 储，如财务数据，敏感数据等。这些数据存储在不受保护的分布式存储中是非 常危险的，即使有完整的用户权限管理，还有具有潜在的数据泄露的风险 。 Hadoop 中的数据加密有两方面：静态数据，存在持久存储器上的数据，如硬 盘；传输数据，数据从一个进程或系统传输到另一个进程或系统。大部分 Hadoop 组件提供了对传输数据加密的功能，但是不支持对静态数据进行加密。 用生命周期的各个阶段，并列举了各阶段的安全隐患及相应的安全保 障措施。  数据访问管理：主要实现在大数据平台下对敏感数据进行访问控制及 审计，实现经营分析系统对敏感数据的访问控制。  数据导出保护：为了防止经营分析系统的信息泄露，实现对数据的导 出行为进行管理。XX 在系统中增加了大数据平台下对导出的前台数据 后台数据进行加密，加密方式包括数据模糊化、文件加密和数字水印。  应用权限管理：实现在大数据平台下对经营分析系统的用户和角色进 公司还充分考虑了大数据环境下的 集中账号管理、统一权限管控、统一认证、敏感信息防护和用户操作 审计功能，保障大数据环境下的用户访问安全和数据安全。  隐私保护对客户隐私进行加密，保证了客户隐私不被泄露；通过敏感 信息自动识别功能，自动识别敏感信息，通过敏感信息策略配置，对 敏感信息进行模糊化处理、导出水印保护、数据加密等安全保护措施 通过离线文件加密、建立“互动接口”或者“文件操作服务器”方式对前后

隐性成本则更为复杂和隐蔽， 不仅包括用户、负荷聚合商、调度运营方、市场交易中心等不同主体之间的协调成本、信 息不对称成本，还包括用户参与需求响应带来的间接损失，以及增强网络安全、防范数据 隐私泄露等方面的额外投入。 相较于新建燃气电站或储能等依赖资本支出的传统电源侧灵活性资源，需求侧资源的 开发利用更多依赖激励措施和市场信号，因此在经济成本构成上具有特殊性，需要综合考 量。结合国内需求