2024年AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案白皮書(shū)

目錄“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展概述及主要應(yīng)用場(chǎng)景 1“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展現(xiàn)狀 1“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”主要應(yīng)用場(chǎng)景 2“AI+工業(yè)制造”場(chǎng)景 2“AI+石油化工”場(chǎng)景 3“AI+礦山冶金”場(chǎng)景 4“AI+電力能源”場(chǎng)景 6“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展中存在的問(wèn)題 8“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全風(fēng)險(xiǎn) 8工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全風(fēng)險(xiǎn) 9“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”主要場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn) 10“AI+工業(yè)制造”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn) 11“AI+石油化工”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn) 12“AI+礦山冶金”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn) 12“AI+電力能源”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn) 14“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全風(fēng)險(xiǎn)治理方案 14總體目標(biāo) 16安全防護(hù)基本原則 16工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI安全風(fēng)險(xiǎn)防范 18“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全運(yùn)營(yíng)管理 18工業(yè)AI業(yè)務(wù)服務(wù)安全 20工業(yè)AI技術(shù)合規(guī) 22“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”算法安全 24“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)要素安全 26“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全 27AI賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全 29“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)安全 30“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用安全 31“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”網(wǎng)絡(luò)安全 33“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”控制安全 33“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備安全 35“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全 36四、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用安全案例 37工業(yè)大模型安全風(fēng)險(xiǎn)治理實(shí)踐 37工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全防護(hù)實(shí)踐 38工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 42AI賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)案例 47AI+工業(yè)制造網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)踐 47AI+石化安全風(fēng)險(xiǎn)治理實(shí)踐 53AI+礦山冶金數(shù)據(jù)安全評(píng)測(cè)案例 60AI+電力能源數(shù)據(jù)安全防護(hù)案例 67AI+工業(yè)平臺(tái)威脅態(tài)勢(shì)監(jiān)測(cè)實(shí)踐 73五、“AI+”在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全展望 76AI讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更安全 76完善法律法規(guī)和安全標(biāo)準(zhǔn)體系 76推進(jìn)技術(shù)發(fā)展，加強(qiáng)自主可控 76AI讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全更智慧 77強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)管理水平，培養(yǎng)隊(duì)伍 77完善AI安全體系與治理 78“AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展概述及主要應(yīng)用場(chǎng)景“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展現(xiàn)狀人工智能（AI）與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合正引領(lǐng)著第四次工業(yè)革命，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，正推動(dòng)著工業(yè)制造、石油化工、礦山冶金、電力能源等多個(gè)領(lǐng)域向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在工業(yè)制造領(lǐng)域，AI過(guò)智能監(jiān)控、精細(xì)化管理、質(zhì)量控制等手段，提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)促進(jìn)創(chuàng)新和發(fā)展，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。在石油化工領(lǐng)域，利用AI進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新、生產(chǎn)效能提升和安全環(huán)保治理，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的優(yōu)化和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。在礦山冶金領(lǐng)域中，AI覆蓋了資源勘探、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化、安全管理等全流程，提高礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)的效率和質(zhì)量，推動(dòng)精準(zhǔn)采礦和工業(yè)安全AI化調(diào)度、新能源發(fā)電預(yù)測(cè)、智能運(yùn)維和虛擬電廠(chǎng)管理，確保電力供應(yīng)的穩(wěn)定性和可靠性?？傮w來(lái)看，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展正通過(guò)AI技術(shù)的應(yīng)用，為傳統(tǒng)行業(yè)帶來(lái)革命性的變化，不僅提高了生產(chǎn)效率和安全性，還促進(jìn)了資源的優(yōu)化配置和環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展，展現(xiàn)出巨大的潛力和廣闊的應(yīng)用前景。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的深入，預(yù)計(jì)AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮更大的作用，推動(dòng)工業(yè)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”主要應(yīng)用場(chǎng)景AI技術(shù)正日益深入應(yīng)用于工業(yè)制造、石油化工、礦山冶金、電力能源等多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域，成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景智能化的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。這些技術(shù)的應(yīng)用不僅顯著提升了工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率，而且加速了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。同時(shí)，它們還促進(jìn)了整個(gè)產(chǎn)業(yè)的升級(jí)，提高了整體的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力。“AI+工業(yè)制造”場(chǎng)景在工業(yè)制造領(lǐng)域中，AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋了制造業(yè)從生產(chǎn)優(yōu)化到安全管理的多個(gè)方面：智能監(jiān)控與預(yù)測(cè)性維護(hù)：AI技術(shù)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時(shí)監(jiān)控工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前進(jìn)行維護(hù)，減少設(shè)備停機(jī)損失并提高使用壽命和效率。精細(xì)化生產(chǎn)流程管理：AI技術(shù)對(duì)生產(chǎn)流程進(jìn)行智能優(yōu)化，分析生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸和問(wèn)題，提出改進(jìn)方案，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的合理配置，提高生產(chǎn)效率，降低成本。智能質(zhì)量控制與檢測(cè)：AI測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量趨勢(shì)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題，提升產(chǎn)品質(zhì)量水平，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。產(chǎn)品設(shè)計(jì)與生產(chǎn)制造：AI技術(shù)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)提升設(shè)計(jì)仿真度，提高設(shè)計(jì)效率和準(zhǔn)確性，助力產(chǎn)品快速迭代。并加強(qiáng)信息實(shí)時(shí)收集、處理、執(zhí)行能力，通過(guò)賦能智能排產(chǎn)、設(shè)備管理、質(zhì)量管控、倉(cāng)儲(chǔ)配送等環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)質(zhì)量并節(jié)約成本。智能化運(yùn)營(yíng)管理：AI技術(shù)在供應(yīng)鏈管理、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等細(xì)分場(chǎng)景提升管理工作效率，幫助制造企業(yè)構(gòu)建以用戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)模式?！癆I+石油化工”場(chǎng)景AI管理等各個(gè)環(huán)節(jié)，不僅可以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，降低成本和風(fēng)險(xiǎn)，還可以促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，提升石化企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。助力化工研發(fā)技術(shù)創(chuàng)新：在分子設(shè)計(jì)與合成方面，AI技術(shù)可以通過(guò)對(duì)大量化學(xué)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，預(yù)測(cè)和設(shè)計(jì)新的分子結(jié)構(gòu)，加速新材料和新化學(xué)品的研發(fā)進(jìn)程。例如，利用深度學(xué)習(xí)算法，可以模擬化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，預(yù)測(cè)反應(yīng)產(chǎn)物和最優(yōu)反應(yīng)條件，從而減少實(shí)驗(yàn)次數(shù)和成本。在催化劑開(kāi)發(fā)與優(yōu)化方面，AI技術(shù)幫助篩選和優(yōu)化催化劑，提高化學(xué)反應(yīng)的效率和選擇性。通過(guò)分析催化劑的結(jié)構(gòu)、性能和反應(yīng)條件等因素，AI技術(shù)可以預(yù)測(cè)催化劑的活性和穩(wěn)定性，為催化劑的設(shè)計(jì)和改進(jìn)提供指導(dǎo)。助力化工生產(chǎn)效能提升：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)化工反應(yīng)的產(chǎn)物，優(yōu)化生產(chǎn)工藝參數(shù)，減少?gòu)U品率。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的各項(xiàng)指標(biāo)，如溫度、壓力、流量等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行調(diào)整，確保生產(chǎn)過(guò)程的穩(wěn)定性。同時(shí)，通過(guò)AI技術(shù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，可以預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求，提前安排維護(hù)計(jì)劃，降低設(shè)備故障率和非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間。例如，利用傳感器采集設(shè)備的振動(dòng)、溫度、電流等數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)設(shè)備的故障類(lèi)型和發(fā)生時(shí)間。加強(qiáng)生產(chǎn)安全管理與環(huán)保治理：利用AI圖像識(shí)別技術(shù)，可以自動(dòng)檢測(cè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的安全設(shè)施是否完好，員工的操作是否符合規(guī)范，對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患并采取措施進(jìn)行處理。此外，監(jiān)管部門(mén)可以通過(guò)AI自動(dòng)化監(jiān)測(cè)企業(yè)的污染排放情況，預(yù)測(cè)污染物排放的趨勢(shì)和影響，為企業(yè)制定環(huán)保措施提供依據(jù)。例如，利用傳感器采集廢氣、廢水等污染物的數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)污染物排放的濃度和變化趨勢(shì)?！癆I+礦山冶金”場(chǎng)景AI技術(shù)在礦山冶金領(lǐng)域的應(yīng)用正變得越來(lái)越廣泛，它通過(guò)提高效率、降低成本、增強(qiáng)安全性和優(yōu)化決策過(guò)程，為這一傳統(tǒng)行業(yè)帶來(lái)了革命性的變化。智能安全分析識(shí)別管控：基于A(yíng)I安監(jiān)產(chǎn)品，結(jié)合大模型、定位、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，建立對(duì)礦區(qū)、冶金園區(qū)與作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的人員、設(shè)備、環(huán)境進(jìn)行違規(guī)行為、危險(xiǎn)源等危險(xiǎn)要素的視頻識(shí)別與融合管控，確保人機(jī)環(huán)管安全合規(guī)，具備危險(xiǎn)告警后的系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)處理與應(yīng)急處置能力，基于多模態(tài)大模型能力，實(shí)現(xiàn)通過(guò)交互回答方式回溯告警事件、生成監(jiān)測(cè)報(bào)告，提升礦冶安全監(jiān)查和應(yīng)急處置效率。智能化設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)：設(shè)備故障智能分析診斷、故障預(yù)測(cè)等依托設(shè)備機(jī)理模型、故障模型與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練計(jì)算，依托人工智能大模型升級(jí)現(xiàn)有系統(tǒng)，結(jié)合設(shè)備參數(shù)、設(shè)備異常數(shù)據(jù)等訓(xùn)練未來(lái)趨勢(shì)的判斷，結(jié)合設(shè)備知識(shí)庫(kù)、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)等新增設(shè)備根因分析、獲得知識(shí)性問(wèn)答、健康狀態(tài)評(píng)估、輔助決策等功能，提升系統(tǒng)算法場(chǎng)景覆蓋度和整體檢測(cè)精度，增加智能交互體驗(yàn)。智能井下作業(yè)巡檢：礦山巡檢員借助本安型手機(jī)APP人工智能大模型可基于作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)視頻拍照自動(dòng)識(shí)別違規(guī)行為，生成違規(guī)巡檢卡，智能推送干系人或下發(fā)工單，簡(jiǎn)化操作，縮短整改時(shí)間。皮帶機(jī)預(yù)測(cè)性維護(hù)與管控：帶式輸送機(jī)是礦冶生產(chǎn)中十分常用的物料轉(zhuǎn)運(yùn)設(shè)備，造價(jià)高、運(yùn)輸數(shù)量大、速度快，作業(yè)過(guò)程中容易造成皮帶跑偏、打滑、劃破、撕裂、磨損等問(wèn)題，而常規(guī)人工運(yùn)維管理又存在監(jiān)測(cè)不及時(shí)、效率低、招工難的問(wèn)題，針對(duì)場(chǎng)景痛點(diǎn)，基于安監(jiān)大模型，A1進(jìn)行監(jiān)測(cè)分析與管理控制，提供皮帶機(jī)組的智能監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)方案覆蓋皮帶物料識(shí)別、皮帶打滑跑偏、撕裂監(jiān)測(cè)等安全監(jiān)管功能，有效防護(hù)皮帶機(jī)的作業(yè)安全、設(shè)備資產(chǎn)安全、提升故障處理效率、降低故障損失。鋼制品智能質(zhì)量檢測(cè)：傳統(tǒng)冶金產(chǎn)線(xiàn)普遍采用人工目視或抽樣的檢測(cè)方式實(shí)現(xiàn)產(chǎn)線(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的檢驗(yàn)，這種檢測(cè)方式過(guò)度依賴(lài)人工，檢測(cè)率低，漏檢錯(cuò)檢可能性高，對(duì)產(chǎn)線(xiàn)的把控力不強(qiáng)，工人在產(chǎn)線(xiàn)旁易產(chǎn)生安全事故，針對(duì)此5G人工智能機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，實(shí)時(shí)采集傳輸多個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的表面MEC邊緣云平臺(tái)進(jìn)行算法比對(duì)，并下發(fā)指令對(duì)產(chǎn)線(xiàn)上的鋼成品進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，控制重復(fù)缺陷的持續(xù)產(chǎn)生，提高產(chǎn)品質(zhì)檢效率和精度。“AI+電力能源”場(chǎng)景在電力能源領(lǐng)域，AI技術(shù)主要覆蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵應(yīng)用場(chǎng)景：電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度：AI技術(shù)通過(guò)分析電網(wǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，能夠提高電力調(diào)度的效率和準(zhǔn)確性。例如，南方電網(wǎng)推出的調(diào)度云超算平臺(tái)，利用AI技術(shù)進(jìn)行功率預(yù)測(cè)和實(shí)時(shí)控制調(diào)度，顯著提升了電力決策效率。新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)：AI技術(shù)在新能源發(fā)電領(lǐng)域，如風(fēng)電和光伏發(fā)電中，通過(guò)分析氣象數(shù)據(jù)和歷史發(fā)電數(shù)據(jù)，優(yōu)化發(fā)電功率預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)速度和準(zhǔn)確度，從而保障電網(wǎng)的安全運(yùn)行和電力的可靠供應(yīng)。智能運(yùn)維與巡檢：AI技術(shù)的應(yīng)用使得電力設(shè)備的巡檢工作更加智能化和自動(dòng)化。例如，使用無(wú)人機(jī)搭載高清攝像儀和紅外傳感器，完成對(duì)輸電線(xiàn)路和設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和安全評(píng)估，提高了巡檢的效率和準(zhǔn)確性。虛擬電廠(chǎng)和微電網(wǎng)：AI技術(shù)在虛擬電廠(chǎng)（VPP）中發(fā)揮重要作用，通過(guò)聚合分布式清潔能源、可控負(fù)荷和儲(chǔ)能系統(tǒng)等資源，作為一個(gè)“虛擬”的電廠(chǎng)參與電力市場(chǎng)和電網(wǎng)運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)電力資源的優(yōu)化配置和智能調(diào)度。電力系統(tǒng)穩(wěn)定評(píng)估與決策：AI技術(shù)在電力系統(tǒng)穩(wěn)定評(píng)估中應(yīng)用，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和決策，提升電網(wǎng)的安全和調(diào)控能力。這些應(yīng)用場(chǎng)景展示了AI技術(shù)如何幫助電力行業(yè)提升效率、降低成本，并實(shí)現(xiàn)更安全、更智能、更環(huán)保的電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，預(yù)計(jì)AI在電力能源領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展中存在的問(wèn)題在“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用正帶來(lái)革命性的變化，同時(shí)也伴隨著一系列安全風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)泄露AI旦保護(hù)不當(dāng)，可能導(dǎo)致敏感信息外泄，給企業(yè)帶來(lái)?yè)p失并對(duì)運(yùn)營(yíng)造成影響。AI算法中的漏洞可能被攻擊者利用，影響生產(chǎn)流程，甚至引發(fā)更嚴(yán)重的安全事件。隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量智能設(shè)備的接入增加了網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，這些設(shè)備可能成為攻擊的切入點(diǎn)，威脅整個(gè)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的安全。工業(yè)控制系統(tǒng)也面臨著新型攻擊方式的挑戰(zhàn)，需要更加嚴(yán)格的安全措施來(lái)保護(hù)系統(tǒng)不受虛擬機(jī)逃逸和跨虛擬機(jī)側(cè)信道攻擊等威脅。此外，平臺(tái)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)涉及數(shù)據(jù)在各個(gè)階段的安全，包括數(shù)據(jù)的偵聽(tīng)、攔截和篡改等問(wèn)題。技術(shù)成熟度和數(shù)據(jù)可用性風(fēng)險(xiǎn)、對(duì)抗性攻擊、系統(tǒng)漏洞風(fēng)險(xiǎn)以及供應(yīng)鏈攻擊風(fēng)險(xiǎn)都是工業(yè)大模型應(yīng)用中需要重視的安全問(wèn)題。這些風(fēng)險(xiǎn)要AI防護(hù)措施的投入，確保工業(yè)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅?！癆I工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全風(fēng)險(xiǎn)“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在人工智能自身的安全，特別是以工業(yè)大模型為代表的工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)AI工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全風(fēng)險(xiǎn)在當(dāng)今這個(gè)信息化飛速發(fā)展的時(shí)代，工業(yè)大模型應(yīng)用已經(jīng)成為工業(yè)領(lǐng)域提效新質(zhì)生產(chǎn)力的重要方向，并在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、預(yù)測(cè)分析等多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了驚人的能力，極大地提升了生產(chǎn)效率。然而，隨著應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，其安全風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯。工業(yè)大模型自身的安全風(fēng)險(xiǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面：工業(yè)業(yè)務(wù)服務(wù)安全風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)大模型在服務(wù)中可能會(huì)在沒(méi)有適當(dāng)監(jiān)督的情況下生成不準(zhǔn)確或有害的內(nèi)容，比如涉及恐怖主義、種族歧視、黃色暴力等不當(dāng)信息，這不僅違反法律法規(guī)，還可能對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和公共安全構(gòu)成威脅。此外，工業(yè)大模型在應(yīng)用過(guò)程中可能與工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐不一致，導(dǎo)致模型輸出與實(shí)際工業(yè)操作要求不匹配，增加操作風(fēng)險(xiǎn)和事故概率。工業(yè)AI技術(shù)濫用風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)大模型在訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)接觸大量的工業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)，容易被利用生成較為真實(shí)的工業(yè)事故場(chǎng)景畫(huà)面，進(jìn)而造成社會(huì)恐慌，危害國(guó)家社會(huì)穩(wěn)定。工業(yè)模型算法安全風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)大模型依賴(lài)的AI算法可能在設(shè)計(jì)時(shí)未能充分考慮其魯棒性、公平性和可解釋性，存在潛在的安全漏洞。這些漏洞可能被攻擊者利用，通過(guò)逆向工程提取模型信息，從而威脅到大模型的安全性和可靠性。因此，確保算法在這些關(guān)鍵屬性上的健壯性對(duì)于維護(hù)工業(yè)大模型的整體安全至關(guān)重要。數(shù)據(jù)要素安全風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)大模型在訓(xùn)練過(guò)程中需要大量數(shù)據(jù)，例如：工業(yè)設(shè)計(jì)圖紙、工業(yè)設(shè)備控制數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)可能包含生產(chǎn)核心機(jī)密。如果發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件可能導(dǎo)致企業(yè)合法權(quán)益被侵犯，甚至遭受工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的破壞。平臺(tái)安全風(fēng)險(xiǎn)：工業(yè)大模型的開(kāi)發(fā)和使用可能依賴(lài)于多個(gè)供應(yīng)商提供的組件和服務(wù)，這些組件和服務(wù)的開(kāi)發(fā)者在開(kāi)發(fā)過(guò)程中欠缺安全風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，從而使這些組件和服務(wù)本身就具有一定的安全風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而通過(guò)供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)威脅工業(yè)大模型安全?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”主要場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，AI技術(shù)應(yīng)用帶來(lái)了顯著的效率提升和流程優(yōu)化，但同時(shí)也伴隨著安全風(fēng)險(xiǎn)，需要監(jiān)管方、協(xié)會(huì)、企業(yè)及個(gè)人共同努力，完善法規(guī)政策、加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)、提高安全意識(shí)，以確保工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)健康安全的發(fā)展。2.2.1“AI+工業(yè)制造”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn)在“AI+工業(yè)制造”場(chǎng)景中，AI技術(shù)應(yīng)用后帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。數(shù)據(jù)泄露與隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)：AI技術(shù)的核心是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)安全保護(hù)措施不到位可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露，給企業(yè)帶來(lái)巨大損失。同時(shí)，攻擊者可能利用泄露的數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意攻擊，嚴(yán)重影響企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)。AI算法的安全隱患：AI算法可能存在安全漏洞，攻擊者可能利用算法的缺陷進(jìn)行攻擊，干擾設(shè)備的正常運(yùn)行，甚至篡改控制邏輯，造成嚴(yán)重后果。算法的黑箱特性也增加了安全風(fēng)險(xiǎn)，例如數(shù)據(jù)泄露、算法歧視或算法濫用。智能設(shè)備的安全風(fēng)險(xiǎn)：隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的普及，越來(lái)越多的智能設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)，這些設(shè)備的安全防護(hù)能力參差不齊，容易成為攻擊者的突破口，攻擊者可以通過(guò)控制這些設(shè)備，進(jìn)而對(duì)整個(gè)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊，造成嚴(yán)重的損失。工業(yè)控制系統(tǒng)安全風(fēng)險(xiǎn)：AI能下，面臨著虛擬機(jī)逃逸、跨虛擬機(jī)側(cè)信道攻擊、鏡像篡改等新型攻擊方式的威脅。平臺(tái)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)：平臺(tái)數(shù)據(jù)安全涉及接入平臺(tái)、平臺(tái)運(yùn)行、平臺(tái)退出三個(gè)階段中的數(shù)據(jù)安全，包括數(shù)據(jù)偵聽(tīng)、攔截、篡改、丟失、竊取等安全風(fēng)險(xiǎn)?！癆I+石油化工”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn)在“AI+石油化工”場(chǎng)景中，AI技術(shù)應(yīng)用后帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)：石油化工行業(yè)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)工藝參數(shù)、控制指令信息、員工健康信息等。AI術(shù)的應(yīng)用需要處理這些數(shù)據(jù)，存在數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)：隨著AI技術(shù)在石油化工行業(yè)的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加，包括APT攻擊、軟件供應(yīng)鏈攻擊等，可能導(dǎo)致關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的破壞和生產(chǎn)事故。數(shù)據(jù)質(zhì)量與可靠性風(fēng)險(xiǎn)：人工智能算法在石油煉化過(guò)程中的原料供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中應(yīng)用，但存在數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性、模型的解釋性和可操作性等挑戰(zhàn)?！癆I+礦山冶金”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn)在“AI+礦山冶金”場(chǎng)景中，AI技術(shù)應(yīng)用后帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。數(shù)據(jù)采集與處理風(fēng)險(xiǎn)：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)獲取礦山各類(lèi)環(huán)境和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備狀態(tài)、人員位置、氣體濃度等，這些數(shù)據(jù)的采集和處理需要保證及時(shí)性和準(zhǔn)確性，不一致或過(guò)時(shí)的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致決策混亂和滯后。數(shù)據(jù)采集不僅限于單一來(lái)源，而是通過(guò)多維度、多渠道的數(shù)據(jù)獲取，可能會(huì)面臨數(shù)據(jù)泄露和篡改的風(fēng)險(xiǎn)。分析與預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)：傳統(tǒng)礦山在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和管理風(fēng)險(xiǎn)方面面臨諸多困難，比如數(shù)據(jù)共享不足、決策效率低、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判能力欠缺等，難以識(shí)別出潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患和未來(lái)可能發(fā)生的災(zāi)害事件。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與決策支持風(fēng)險(xiǎn)：礦山企業(yè)在實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)時(shí)，可能會(huì)遇到數(shù)據(jù)整合不充分的問(wèn)題，這會(huì)影響到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)性和風(fēng)險(xiǎn)管理體系的標(biāo)準(zhǔn)化。面對(duì)礦山環(huán)境的復(fù)雜變化，現(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型可能無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并有效管理風(fēng)險(xiǎn)，這對(duì)于礦山安全管理構(gòu)成挑戰(zhàn)。技術(shù)依賴(lài)風(fēng)險(xiǎn)：AI技術(shù)的應(yīng)用，礦山安全管理越來(lái)越依賴(lài)于技術(shù)，這可能導(dǎo)致對(duì)技術(shù)的過(guò)度依賴(lài)，從而在技術(shù)出現(xiàn)故障或誤判時(shí)，增加安全風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)：AI系統(tǒng)的引入可能會(huì)使礦山網(wǎng)絡(luò)面臨更多的網(wǎng)絡(luò)安全威脅，如黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露等，這些安全問(wèn)題可能會(huì)影響礦山的正常運(yùn)營(yíng)和生產(chǎn)安全。設(shè)備和控制安全風(fēng)險(xiǎn)：AI技術(shù)的應(yīng)用可能需要與現(xiàn)有的設(shè)備和控制系統(tǒng)進(jìn)行集成，這可能引入新的安全漏洞，如未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)和控制。人員安全風(fēng)險(xiǎn)：AI技術(shù)的應(yīng)用可能會(huì)改變工作流程和操作方式，需要對(duì)工作人員進(jìn)行新的培訓(xùn)和教育，以確保他們能夠安全地使用新技術(shù)。“AI+電力能源”場(chǎng)景安全風(fēng)險(xiǎn)在“AI+電力能源”場(chǎng)景中，AI技術(shù)應(yīng)用后帶來(lái)的安全風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：電力系統(tǒng)的安全不僅關(guān)系到社會(huì)穩(wěn)定，還涉及軍事國(guó)防安全，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理及隱私AI可能會(huì)造成模型與數(shù)據(jù)隱私泄漏，需要采用數(shù)據(jù)隱私保護(hù)措施，如模型結(jié)構(gòu)防御和信息混淆防御。單一任務(wù)決策限制：現(xiàn)有的AI模型往往只能針對(duì)單一任務(wù)進(jìn)行決策，缺乏“多任務(wù)”模型，這限制了AI技術(shù)在電力系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用。魯棒性缺乏：攻擊者可能通過(guò)對(duì)輸入樣本添加微小的異常擾動(dòng)，使模型輸出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)結(jié)果，影響電力系統(tǒng)的運(yùn)行和安全?！癆I工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全風(fēng)險(xiǎn)治理方案為落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的人工智能安全治理相關(guān)要求，保障工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能全流程安全可控，在國(guó)家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)體系和《中國(guó)移動(dòng)人工智能安全白皮書(shū)》的指導(dǎo)下，結(jié)合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的AI“1266”中國(guó)移動(dòng)“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”人工智能安全體系1圖1：“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”人工智能安全體系框架1AI工作體系架構(gòu)?！?”是指著力兩個(gè)工作發(fā)力方向，即“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI安全風(fēng)險(xiǎn)防范”和“AI賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全”。第一個(gè)“6”是覆蓋安全管理及安全技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AIAI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全運(yùn)營(yíng)管理、AIAIAI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”算法安全、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)要素安全、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全。第二個(gè)“6AI賦能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用安全、網(wǎng)絡(luò)安全、控制安全、設(shè)備安全和平臺(tái)安全六大安全領(lǐng)域。通過(guò)上述措施實(shí)現(xiàn)“讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更安全，讓工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全更智慧，讓工業(yè)生產(chǎn)更高效”的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全愿景。總體目標(biāo)“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全首先要建設(shè)完善的安全體系，通過(guò)安全運(yùn)營(yíng)管理進(jìn)一步強(qiáng)化安全責(zé)任；其次要防范工業(yè)AIAIAI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”算法安全、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)要素安全和“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全風(fēng)險(xiǎn)AI，提高AI安全防護(hù)基本原則統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，分級(jí)管理：在《加強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》（工信部聯(lián)網(wǎng)安〔2019〕168號(hào)）中提出了筑牢安全，保障發(fā)展的原則，強(qiáng)調(diào)安全與發(fā)展并重，確保工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全和發(fā)展同步規(guī)劃、同步建設(shè)、同步運(yùn)行。這意味著在“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的安全防護(hù)中，需要有一個(gè)統(tǒng)一的領(lǐng)導(dǎo)機(jī)構(gòu)來(lái)統(tǒng)籌規(guī)劃和管理安全事宜，同時(shí)根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，實(shí)施分級(jí)管理，以確保重點(diǎn)領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)得到有效的管理和防護(hù)。AI安全三同步：根據(jù)《加強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全工作的指導(dǎo)意見(jiàn)》，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全和發(fā)展應(yīng)同步規(guī)劃、同步建設(shè)、同步運(yùn)行，這與AIAI生態(tài)合作，協(xié)同發(fā)展：在全國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)發(fā)布的文件《人工智能安全治理框架》中提到了開(kāi)放合作、共治共享的原則，強(qiáng)調(diào)了多方參與和共同治理的重AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全防護(hù)中，需要不同利益相關(guān)方，包括政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和公眾等，共同參與到安全治理中來(lái)，通過(guò)合作形成共識(shí)，共同提升安全防護(hù)能力。中國(guó)移動(dòng)“1264”人工智能安全原則：一是人工智能IPDRR覆蓋“12646AI能賦能網(wǎng)信安全技術(shù)，通過(guò)大小模型協(xié)同，賦能“1264”4AI需要從多個(gè)維度出發(fā)，構(gòu)建一個(gè)全面覆蓋的安全防護(hù)體系，確保AI技術(shù)的可信、可控與可靠。AI針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能技術(shù)應(yīng)用與平臺(tái)系統(tǒng)自身存在的安全風(fēng)險(xiǎn)，“AI+AI業(yè)務(wù)服務(wù)安全、工業(yè)AIAI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”算法安全、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)要素安全和平臺(tái)安全六個(gè)方面，按照下文所定義管理與技術(shù)防護(hù)措施，實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)人工智能應(yīng)用全流程安全可管可控可信?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全運(yùn)營(yíng)管理安全政策規(guī)范：根據(jù)工業(yè)和信息化部發(fā)布的《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023）》要求，企業(yè)應(yīng)將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與安全生產(chǎn)同規(guī)劃、同部署、同發(fā)展，并構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全感知、監(jiān)測(cè)、預(yù)警、處置及評(píng)估體系，提升工業(yè)企業(yè)安全生產(chǎn)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平。這要求企業(yè)在制定網(wǎng)絡(luò)與信息安全及生產(chǎn)安全管理制度中，必須將人工智能安全納入考量，確保企業(yè)安AI技術(shù)同步發(fā)展，以促進(jìn)安全生產(chǎn)水平的持續(xù)提升。安全管理組織：工業(yè)企業(yè)應(yīng)當(dāng)建立專(zhuān)門(mén)的安全管理組織，負(fù)責(zé)監(jiān)督和執(zhí)行安全政策，確保工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的安全風(fēng)險(xiǎn)得到有效管理。包括建立安全生產(chǎn)監(jiān)管平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)全過(guò)程、全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈的監(jiān)管。人員安全管理：人員安全管理涉及提升從業(yè)人員的安全意識(shí)和技能。工業(yè)企業(yè)應(yīng)實(shí)施全員AI知識(shí)普及與技能培訓(xùn)，提高員工對(duì)AI的理解與接納程度，消除對(duì)新技術(shù)的陌生與抵觸。同時(shí)，倡導(dǎo)開(kāi)放、包容、創(chuàng)新的企業(yè)文化，鼓勵(lì)員工主動(dòng)學(xué)習(xí)，營(yíng)造積極變革、創(chuàng)新的良好氛圍。AI風(fēng)險(xiǎn)管理：AI風(fēng)險(xiǎn)管理是在現(xiàn)有的工業(yè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理體系中嵌入相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)管控。企業(yè)需要對(duì)人工智能模型開(kāi)展算法備案、安全評(píng)估、大模型上線(xiàn)備案等工作。安全評(píng)估包括通用安全、設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全、測(cè)試安全、部署與運(yùn)行安全、退役安全等，企業(yè)必須確保AI明、負(fù)責(zé)任。AI事件管理：AI應(yīng)急處置能力聚焦事前演練排查和事中快速響應(yīng)能力，通過(guò)制定多層平臺(tái)聯(lián)動(dòng)框架和標(biāo)準(zhǔn)，指導(dǎo)解決方案團(tuán)隊(duì)建設(shè)工業(yè)安全生產(chǎn)事件案例庫(kù)、應(yīng)急演練情景庫(kù)、應(yīng)急處置預(yù)案庫(kù)等，并基于行業(yè)級(jí)、企業(yè)級(jí)監(jiān)管平臺(tái)建設(shè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)仿真、應(yīng)急演練和隱患排查能力。AI技術(shù)管理：人工智能技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全的應(yīng)用體現(xiàn)在主動(dòng)防御、威脅分析、策略生成、態(tài)勢(shì)感知、攻防對(duì)抗等多個(gè)方面。企業(yè)需要利用AI法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，降低安全分析人員數(shù)據(jù)處理壓力，輔助安全分析人員判斷。AI工業(yè)安全策略：在工業(yè)大模型業(yè)務(wù)服務(wù)中，確保其安全性和價(jià)值觀(guān)對(duì)齊至關(guān)重要。這主要通過(guò)兩個(gè)核心策略實(shí)現(xiàn)：一是提高訓(xùn)練數(shù)據(jù)的安全性，二是改進(jìn)訓(xùn)練算法。數(shù)據(jù)安全性是確保模型輸出符合社會(huì)主流價(jià)值觀(guān)的基礎(chǔ)，因此，需要采用數(shù)據(jù)脫敏、去標(biāo)識(shí)化和數(shù)據(jù)掩碼等技術(shù)來(lái)保護(hù)個(gè)人隱私和防止敏感信息泄露。此外，優(yōu)化訓(xùn)練算法也是關(guān)鍵，通過(guò)基于反饋的方法和對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性，并利用知識(shí)融入訓(xùn)練來(lái)減少模型錯(cuò)誤，確保其輸出符合人類(lèi)期望。這些措施共同作用，旨在使人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)產(chǎn)生積極影響。輸入輸出安全：大模型的輸入輸出安全主要包括涉及防御性提示設(shè)計(jì)和對(duì)抗性提示檢測(cè)的輸入模塊安全，消除毒性與偏見(jiàn)、幻覺(jué)的緩解以及防御模型攻擊的模型模塊安全，應(yīng)用檢測(cè)，干預(yù)和水印技術(shù)的輸出模塊安全。為了防范這些安全風(fēng)險(xiǎn)，可以采取以下措施：提升問(wèn)題安全檢測(cè)過(guò)濾能力：采用啟發(fā)式檢測(cè)方法和黑名單與白名單機(jī)制，快速過(guò)濾掉潛在的惡意輸入。增強(qiáng)安全語(yǔ)義分析引擎：利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)輸入問(wèn)題的語(yǔ)義進(jìn)行深度理解，識(shí)別其背后的意圖和潛在風(fēng)險(xiǎn)。構(gòu)建多維度安全檢測(cè)模型：結(jié)合問(wèn)題的多個(gè)特征，如模糊度、長(zhǎng)度、關(guān)鍵詞、語(yǔ)義等，構(gòu)建綜合安全檢測(cè)模型。加強(qiáng)時(shí)間敏感性檢測(cè)：通過(guò)時(shí)間戳分析和核心意圖提取，判斷問(wèn)題是否屬于潛在的惡意攻擊。內(nèi)容輸出安全合規(guī)性再檢測(cè)：在模型生成輸出后，通過(guò)后處理機(jī)制對(duì)輸出內(nèi)容進(jìn)行再次檢測(cè)，確保其符合安全合規(guī)性要求。優(yōu)化分詞方式與困惑度分析：針對(duì)特定語(yǔ)言特點(diǎn)，優(yōu)化分詞算法和分詞粒度，提高模型對(duì)輸入問(wèn)題的理解能力。構(gòu)建關(guān)鍵詞特征庫(kù)：建立包含敏感詞匯和關(guān)鍵詞的特征庫(kù)，對(duì)輸入問(wèn)題進(jìn)行快速關(guān)鍵詞檢測(cè)。模型再訓(xùn)練與微調(diào)：通過(guò)對(duì)抗性訓(xùn)練和微調(diào)優(yōu)化，提高模型對(duì)惡意輸入的抵抗能力。隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)加密：對(duì)輸入數(shù)據(jù)和輸出內(nèi)容進(jìn)行加密處理，保護(hù)用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。工業(yè)威脅情報(bào)：工業(yè)威脅情報(bào)風(fēng)險(xiǎn)主要包括勒索軟件攻擊、高級(jí)持續(xù)性威脅（APT）、網(wǎng)絡(luò)釣魚(yú)、DDoS這些攻擊可能導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)泄露、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)異常，甚至引發(fā)安全事故。為了防范這些風(fēng)險(xiǎn)，首先要加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)，其次要注重算法的安全性和魯棒性，通過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證，確保算法能夠抵御各種攻擊手段，從而提升AI算法的安全性，再次可以利用人工智能技術(shù)處理不確定信息，檢測(cè)未知威脅，提升安全檢測(cè)中預(yù)測(cè)、防范、檢測(cè)等各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化和智能化程度，最后可以構(gòu)建智能化安全防護(hù)體系，通過(guò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等技術(shù)，對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)和安全數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、清洗、分類(lèi)、抽象，借助工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全知識(shí)庫(kù)和知識(shí)圖譜所形成的安全知識(shí)，檢測(cè)、判別安全風(fēng)險(xiǎn)與威脅，并作出響應(yīng)處置決策和行動(dòng)。AIAIGC檢測(cè)：工業(yè)AIGC（人工智能生成內(nèi)容）檢測(cè)技術(shù)是針對(duì)人工智能生成的圖像、視頻和文本等內(nèi)容進(jìn)行真?zhèn)舞b別的技術(shù)。隨著AIGC技術(shù)的發(fā)展，合成內(nèi)容越來(lái)越難以被肉眼識(shí)別，因此需要專(zhuān)門(mén)的檢測(cè)技術(shù)來(lái)識(shí)別。目前，檢測(cè)技術(shù)主要依賴(lài)于深度學(xué)習(xí)和圖像分析技術(shù)。例如，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)識(shí)別合成圖像中的細(xì)微特征和異常模式；采用頻域分析技術(shù)，如傅里葉變換，來(lái)檢測(cè)圖像中的周期性偽影；以及利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析文本內(nèi)容的一致性和邏輯性。此外，還可以通過(guò)檢測(cè)圖像的統(tǒng)計(jì)特性，如局部梯度分布和紋理特征，來(lái)識(shí)別合成圖像。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，使得即使在A(yíng)IGC內(nèi)容越來(lái)越逼真的情況下，也能有效地識(shí)別和區(qū)分。深偽檢測(cè)：工業(yè)領(lǐng)域深度偽造技術(shù)的應(yīng)用帶來(lái)了嚴(yán)重的安全風(fēng)險(xiǎn)，因此迫切需要有效的反制技術(shù)來(lái)檢測(cè)和防范。這些技術(shù)包括但不限于：深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和其他深度學(xué)習(xí)模型來(lái)識(shí)別深度偽造內(nèi)容的特征，如不自然的紋理和光照異常。異常檢測(cè)技術(shù)：通過(guò)分析圖像或視頻的統(tǒng)計(jì)特性，如像素分布和頻率特征，來(lái)識(shí)別與真實(shí)內(nèi)容不一致的異常。行為分析技術(shù)：監(jiān)測(cè)和分析用戶(hù)行為模式，以識(shí)別可能的深度偽造攻擊行為。數(shù)字水印技術(shù)：在內(nèi)容創(chuàng)建時(shí)嵌入不可見(jiàn)的水印，以便在內(nèi)容分發(fā)后進(jìn)行真?zhèn)悟?yàn)證。區(qū)塊鏈技術(shù)：利用區(qū)塊鏈的不可篡改性來(lái)記錄和驗(yàn)證內(nèi)容的來(lái)源和完整性。多模態(tài)分析：結(jié)合圖像、音頻和文本等多種數(shù)據(jù)模態(tài)，通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，可以提高工業(yè)領(lǐng)域?qū)ι疃葌卧靸?nèi)容的檢測(cè)能力，有效保護(hù)工業(yè)數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的安全。虛假數(shù)字人檢測(cè)：工業(yè)數(shù)字人主要用于模擬真實(shí)員工的工作流程和行為，以提高生產(chǎn)效率、降低成本和風(fēng)險(xiǎn)。它們可以執(zhí)行重復(fù)性高、危險(xiǎn)或需要精確操作的任務(wù)。虛假數(shù)字人可能用于欺詐或誤導(dǎo)，因此需要專(zhuān)門(mén)的檢測(cè)技術(shù)來(lái)識(shí)別。這些技術(shù)包括：行為分析：通過(guò)分析數(shù)字人的行為模式，識(shí)別與真實(shí)人類(lèi)行為不一致的地方。語(yǔ)音和面部識(shí)別技術(shù)：利用深度學(xué)習(xí)模型分析語(yǔ)音和面部表情的自然度，檢測(cè)合成特征。物理模擬檢測(cè)：檢查數(shù)字人在物理交互中的表現(xiàn)，如光線(xiàn)反射、陰影和物理碰撞的合理性。深度學(xué)習(xí)圖像分析：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）檢測(cè)圖像中的異常紋理和像素級(jí)不一致性。多模態(tài)一致性檢查：結(jié)合視覺(jué)、音頻和文本數(shù)據(jù)，檢測(cè)不同模態(tài)間的不一致性。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用有助于提高對(duì)虛假數(shù)字人的檢測(cè)能力，確保工業(yè)環(huán)境的安全和可靠性?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”算法安全魯棒性：魯棒性是指算法在面對(duì)錯(cuò)誤輸入或故意攻擊時(shí)仍能保持性能的能力。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，AI算法需要能夠抵御各種攻擊手段，包括對(duì)抗性攻擊和數(shù)據(jù)污染。為了提升算法的魯棒性，可以通過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和驗(yàn)證來(lái)確保算法的穩(wěn)定性和安全性。此外，魯棒性的提升也涉及算法的容錯(cuò)能力，即在部分組件失效時(shí)仍能保持系統(tǒng)運(yùn)行的能力，這對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的連續(xù)生產(chǎn)過(guò)程尤為重要在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一種常用的方法是對(duì)抗性訓(xùn)練。這種方法通過(guò)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中引入對(duì)抗性樣本來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。公平性：公平性是指算法在決策過(guò)程中不因個(gè)體的某些屬性（如性別、種族等）而產(chǎn)生歧視。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，AI的分配、員工的績(jī)效評(píng)估等。為了實(shí)現(xiàn)算法的公平性，需要在數(shù)據(jù)收集、模型訓(xùn)練和算法部署的各個(gè)階段預(yù)防和減少偏見(jiàn)。例如，確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的代表性和質(zhì)量，以及在算法設(shè)計(jì)中考慮公平性指標(biāo)，如機(jī)會(huì)均等和資源平等?？山忉屝裕嚎山忉屝允侵杆惴ǖ臎Q策過(guò)程和結(jié)果能夠被人類(lèi)理解和解釋。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，算法的可解釋性對(duì)于建立用戶(hù)信任、進(jìn)行故障診斷和合規(guī)性檢查至關(guān)重要。提高算法的可解釋性可以通過(guò)采用透明度更高的算法模型，或者開(kāi)發(fā)算法解釋工具來(lái)實(shí)現(xiàn)。這些工具可以幫助用戶(hù)理解算法的工作原理和決策依據(jù)，從而增加算法的透明度和信任度。逆向萃?。簩?duì)于投入使用的工業(yè)大模型，不法分子可以采取逆向攻擊等手段，違規(guī)獲取已部署的人工智能模型算法的詳細(xì)信息，包括參數(shù)、結(jié)構(gòu)、功能等，導(dǎo)致知識(shí)產(chǎn)權(quán)被侵犯或商業(yè)機(jī)密泄露等風(fēng)險(xiǎn)。如果被惡意篡改模型的參數(shù)、結(jié)構(gòu)，或者嵌入后門(mén)，就會(huì)導(dǎo)致模型推理過(guò)程不可信、決策錯(cuò)誤、生成錯(cuò)誤結(jié)果，甚至導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰或無(wú)法正常運(yùn)行。工業(yè)企業(yè)應(yīng)建立完善的數(shù)據(jù)安全保護(hù)機(jī)制，包括數(shù)據(jù)加密、訪(fǎng)問(wèn)控制、安全審計(jì)等措施，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性和可用性來(lái)防止逆向萃取攻擊。“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)要素安全數(shù)據(jù)要素安全風(fēng)險(xiǎn)存在于數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、使用、加工、傳輸、提供、公開(kāi)、刪除等數(shù)據(jù)全生命周期活動(dòng)中?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”主要存在以下數(shù)據(jù)要素安全風(fēng)險(xiǎn)。違規(guī)采集：違規(guī)采集涉及未經(jīng)同意收集、不當(dāng)使用數(shù)據(jù)和個(gè)人信息的安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，未向用戶(hù)充分披露收集和使用個(gè)人信息的目的，或者基于用戶(hù)同意的業(yè)務(wù)目的收集的個(gè)人信息被用于模型訓(xùn)練，且模型訓(xùn)練和使用目的與原目的無(wú)關(guān)，或者超出用戶(hù)的隱私期待。為了應(yīng)對(duì)這一風(fēng)險(xiǎn)，工業(yè)企業(yè)應(yīng)遵循數(shù)據(jù)收集使用、個(gè)人信息處理的安全規(guī)則，嚴(yán)格落實(shí)關(guān)于用戶(hù)控制權(quán)、知情權(quán)、選擇權(quán)等法律法規(guī)明確的合法權(quán)益。數(shù)據(jù)異常：數(shù)據(jù)異常檢測(cè)對(duì)于工業(yè)系統(tǒng)的安全和穩(wěn)定生產(chǎn)至關(guān)重要。傳統(tǒng)的異常檢測(cè)方法需要大量標(biāo)記樣本，且不適應(yīng)高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)。為了解決這些問(wèn)題，可以采LSTM通過(guò)學(xué)習(xí)正常樣本的特征和模式來(lái)進(jìn)行異常檢測(cè)。這種方法能夠處理高維度時(shí)序數(shù)據(jù)，較好地適應(yīng)實(shí)際工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。投毒污染：投毒污染是指在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中植入惡意樣本或修改數(shù)據(jù)以欺騙機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法。這種攻擊可以使AI和算法漏洞的存在，這些攻擊往往難以檢測(cè)和防范。為了應(yīng)對(duì)投毒污染，需要在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行數(shù)據(jù)清理，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)過(guò)濾掉包含不當(dāng)語(yǔ)言或有害內(nèi)容的評(píng)論，并采用人工審查高風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)泄露：數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)涉及因數(shù)據(jù)處理不當(dāng)、非授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)、惡意攻擊等問(wèn)題，可能導(dǎo)致關(guān)鍵生產(chǎn)數(shù)據(jù)和用戶(hù)個(gè)人信息泄露。例如，個(gè)人信息在傳輸過(guò)程中被黑客攔截并泄露，或者云端存儲(chǔ)未加密導(dǎo)致數(shù)據(jù)被外部黑客竊取。為了防范數(shù)據(jù)泄露，應(yīng)對(duì)個(gè)人信息進(jìn)行加密，尤其是在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中，并采用強(qiáng)密碼和多因素身份驗(yàn)證以確保只有授權(quán)人員可以訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)。此外，還可以使用差分隱私技術(shù)，在模型訓(xùn)練時(shí)加入噪聲，防止從模型結(jié)果中反推生產(chǎn)數(shù)據(jù)或個(gè)人數(shù)據(jù)?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全智算設(shè)施安全：AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，其安全性至關(guān)重要。智算設(shè)施安全涉及工業(yè)大模型算力網(wǎng)絡(luò)的一體化協(xié)同調(diào)度，以及算力的互聯(lián)效力。為了提升智算設(shè)施的整體能效，需要推動(dòng)“AI+”設(shè)施升級(jí)，筑牢數(shù)智服務(wù)基礎(chǔ)底座，包括算網(wǎng)大腦強(qiáng)化資源的一體化協(xié)同調(diào)度，提升通算、智算、邊緣算力的互聯(lián)效力，加速智算成網(wǎng)，構(gòu)建泛在融合的智能化綜合性信息基礎(chǔ)設(shè)施。此外，智算設(shè)施的安全還包括對(duì)海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和推5G+光網(wǎng)的運(yùn)力支持，這些都是智算設(shè)施安全的重要組成部分。AI框架安全：AI框架安全關(guān)注的是使用AI模型時(shí)平臺(tái)架構(gòu)、算法、系統(tǒng)的安全性，解決AI安全架構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、算法后門(mén)嵌入、代碼安全漏洞等問(wèn)題。例如，用于某工業(yè)生產(chǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源框架平臺(tái)和預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)可能因開(kāi)發(fā)者蓄意破壞或代碼實(shí)現(xiàn)不完善而面臨安全風(fēng)險(xiǎn)。為了提升AI框架的安全性，需要對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源框架平臺(tái)進(jìn)行安全檢測(cè)，并及時(shí)修復(fù)發(fā)現(xiàn)的安全問(wèn)題，以提前感知風(fēng)險(xiǎn)，降低安全事件發(fā)生的概率。供應(yīng)鏈安全：AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的另一個(gè)重要方面。供應(yīng)鏈涉及的實(shí)體和環(huán)節(jié)多樣，直接套用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)會(huì)導(dǎo)致防護(hù)效果不佳，需針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全防護(hù)對(duì)象開(kāi)展核心技術(shù)攻關(guān)，抵御日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊。提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈技術(shù)安全保障能力，需要分析工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈安全防護(hù)對(duì)象的新特征和新需求，發(fā)展可統(tǒng)籌兼顧工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈全環(huán)節(jié)安全的技術(shù)體系。此外，還需要重視工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈的渠道安全，應(yīng)對(duì)工業(yè)產(chǎn)品供應(yīng)渠道和軟件升級(jí)劫持攻擊。AI在當(dāng)今數(shù)字化、智能化的時(shí)代背景下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為連接工業(yè)全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈的新型基礎(chǔ)設(shè)施，其重要性日益凸顯，為制造業(yè)、能源、煤礦、電力、醫(yī)療等支柱產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了有力支持。當(dāng)前，我國(guó)在工業(yè)領(lǐng)域正在進(jìn)行智改數(shù)轉(zhuǎn)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、新興信息技術(shù)等深度融入工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程之中，網(wǎng)絡(luò)與信息化環(huán)境更為復(fù)雜，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安全顯得更加復(fù)雜且重要。一方面工業(yè)控制系統(tǒng)的安全直接關(guān)聯(lián)到生產(chǎn)安全和設(shè)備完整性，一旦受到攻擊可能導(dǎo)致重大的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失，其次工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全同樣不容忽視，數(shù)據(jù)泄露或被惡意篡改會(huì)對(duì)企業(yè)造成巨大的信譽(yù)和經(jīng)濟(jì)損失。如此背景下，人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用成為加強(qiáng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全的新趨勢(shì)。AI技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，能夠有效識(shí)別和預(yù)防潛在的安全威脅，同時(shí)提高安全事件的響應(yīng)速度和處理效率。AI具。當(dāng)然，AI技術(shù)的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題以及對(duì)抗性攻擊等，都是當(dāng)前需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。如何在保障安全的同時(shí)，發(fā)揮AI技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過(guò)程中必須面對(duì)的重大課題。AI勝，也充滿(mǎn)挑戰(zhàn)。這不僅需要技術(shù)的不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，還需要行業(yè)、企業(yè)、政府等多方面的共同努力和協(xié)作，以確保工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的健康、安全、可持續(xù)的發(fā)展。3.4.1“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”數(shù)據(jù)安全工業(yè)元素智能識(shí)別：通過(guò)AI技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜制造圖紙與文本信息的全面解讀，精準(zhǔn)捕獲圖紙中的文字描述和關(guān)鍵參數(shù)，提取關(guān)鍵視覺(jué)特征，如線(xiàn)條、符號(hào)、尺寸標(biāo)注等，構(gòu)建圖紙的結(jié)構(gòu)化描述。從海量復(fù)雜文件中智能識(shí)別敏感工業(yè)元素，為數(shù)據(jù)安全防護(hù)提供依據(jù)。數(shù)據(jù)智能分類(lèi)分級(jí)：數(shù)據(jù)智能分類(lèi)分級(jí)技術(shù)可以運(yùn)用AI先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理能力、上下文理解能力、跨領(lǐng)域知識(shí)學(xué)習(xí)能力，對(duì)生產(chǎn)文件和數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)定位，提高數(shù)據(jù)安全分類(lèi)分級(jí)的實(shí)施效率、降低實(shí)施成本，為數(shù)據(jù)安全精準(zhǔn)防護(hù)提供支撐，為數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)流通消除潛在的安全隱患，促進(jìn)數(shù)據(jù)安全有序流動(dòng)，助力工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。AI數(shù)據(jù)脫敏：AI數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)是指在保護(hù)用戶(hù)隱私和敏感技術(shù)信息的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其在分析和共享時(shí)不暴露原始數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容。通過(guò)這種方式，可以在不泄露敏感信息的情況下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，從而保護(hù)工業(yè)企業(yè)和個(gè)人的數(shù)據(jù)安全。AI數(shù)字水?。篈I數(shù)字水印技術(shù)可以在A(yíng)I生成的內(nèi)容中嵌入數(shù)字標(biāo)記以識(shí)別其來(lái)源。這種技術(shù)對(duì)于版權(quán)保護(hù)、預(yù)防信息泄露具有重要意義。例如，DeepMindSynthIDAI生成的內(nèi)容中嵌入數(shù)字水印，幫助識(shí)別內(nèi)容。數(shù)字水印可以是可見(jiàn)的或不可見(jiàn)的，用于確認(rèn)各種數(shù)字對(duì)象的真實(shí)性，包括制造圖紙、音頻文件和演示短片。這種技術(shù)的應(yīng)用，增強(qiáng)了信息的可信度，對(duì)抗錯(cuò)誤信息和不當(dāng)內(nèi)容歸屬?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用安全AI質(zhì)檢：AI質(zhì)檢通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠自動(dòng)從樣本圖片中抽取和對(duì)比復(fù)雜特征，實(shí)現(xiàn)從人工設(shè)計(jì)特征規(guī)則AIAI質(zhì)檢在識(shí)別隨機(jī)缺陷、復(fù)雜場(chǎng)景的缺陷檢測(cè)方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，提升了工業(yè)質(zhì)檢的自動(dòng)化和智能化水平。工業(yè)AI域大規(guī)模應(yīng)用，通過(guò)自動(dòng)掃描和數(shù)據(jù)分析，將檢測(cè)時(shí)間縮短，精度提高，顯著提升了效率與質(zhì)量。AI安監(jiān)：AI技術(shù)在安全監(jiān)測(cè)方面可以處理不確定信息，對(duì)生產(chǎn)制造中的未知威脅具有較強(qiáng)檢測(cè)能力。AI自學(xué)習(xí)能力，能夠不斷提升知識(shí)水平，提高安全檢測(cè)中預(yù)測(cè)、防范、檢測(cè)等各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化和智能化程度。此外，AI技術(shù)具備快速反應(yīng)及精準(zhǔn)識(shí)別能力，可以在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)和識(shí)別預(yù)防威脅，并立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)。智能問(wèn)答：智能問(wèn)答系統(tǒng)能夠提供即時(shí)的生產(chǎn)制造信息查詢(xún)和問(wèn)題解答服務(wù)，提高工作效率和準(zhǔn)確性。這些系統(tǒng)通?；谧匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)，能夠理解和回應(yīng)各種查詢(xún)，減少人工干預(yù)，特別是在需要快速響應(yīng)的工業(yè)環(huán)境中。AI設(shè)備巡檢：AI智能監(jiān)控巡檢系統(tǒng)通過(guò)視頻智能分析進(jìn)行自動(dòng)巡檢，實(shí)現(xiàn)對(duì)海量巡檢點(diǎn)位的全天時(shí)、無(wú)人化、智能化巡檢。這種系統(tǒng)有效彌補(bǔ)了人工巡檢在視覺(jué)感知和實(shí)時(shí)響應(yīng)上的局限性，為企業(yè)降本增效。例如，在電力和水利領(lǐng)域，AI狀態(tài)，對(duì)檢測(cè)到的異常情況實(shí)時(shí)告警。智能網(wǎng)關(guān)：智能網(wǎng)關(guān)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中扮演著數(shù)據(jù)收集和初步處理的角色。它們能夠支持視頻監(jiān)控、7*24小時(shí)錄像，并提供錄像、檢索、回放、云存儲(chǔ)、云報(bào)警關(guān)聯(lián)等功能。這些網(wǎng)關(guān)通過(guò)結(jié)構(gòu)化摘錄視頻內(nèi)容信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和備份，保障了生產(chǎn)設(shè)備資源的可靠性、安全性及事故可追溯性。產(chǎn)業(yè)分析：AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)分析方面的應(yīng)用，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠?qū)ιa(chǎn)流程進(jìn)行智能優(yōu)化，分析生產(chǎn)過(guò)程中的瓶頸和問(wèn)題，提出針對(duì)性的改進(jìn)方案。這有助于實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的合理配置，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”網(wǎng)絡(luò)安全基于A(yíng)I的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)攻防：AI技術(shù)通過(guò)自動(dòng)化滲透測(cè)試，提升了工業(yè)網(wǎng)絡(luò)攻防系統(tǒng)的推理能力和任務(wù)調(diào)度效率，構(gòu)建了一個(gè)自適應(yīng)、智能化的多層次安全攻防體系。例如，AI流量分析等，提高安全技術(shù)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。基于A(yíng)I的網(wǎng)絡(luò)安全管理：AI技術(shù)能夠自動(dòng)分析威脅，接受多來(lái)源警報(bào)，實(shí)現(xiàn)合規(guī)性自動(dòng)化迅速檢測(cè)、響應(yīng)，幫助內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)管理和排除潛在風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI使用人工智能算法來(lái)分析和關(guān)聯(lián)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而能夠及早發(fā)現(xiàn)威脅并更快、更有效地響應(yīng)安全事件。邊界隔離：通過(guò)在工業(yè)制造企業(yè)部署安全設(shè)備，建立基礎(chǔ)邊界防護(hù)，精細(xì)劃分安全域，并靈活配置安全策略，阻斷機(jī)臺(tái)之間的非法通信，大幅縮小威脅擴(kuò)散范圍，有效守護(hù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)重要設(shè)備或資產(chǎn)安全?！癆I+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”控制安全工控協(xié)議安全機(jī)制：AI的安全機(jī)制。例如，通過(guò)基于某種算法與數(shù)字證書(shū)的技術(shù)對(duì)工控協(xié)議進(jìn)行安全改造，使其具備雙向身份認(rèn)證和報(bào)文加密的能力，從而彌補(bǔ)了工控協(xié)議的安全缺陷，并滿(mǎn)足實(shí)際工程應(yīng)用需求。這種安全機(jī)制的增強(qiáng)有助于防止協(xié)議報(bào)文被竊取或篡改，確保工控系統(tǒng)的安全?？刂栖浖踩庸蹋篈I技術(shù)可以用于檢測(cè)和防御對(duì)抗性攻擊，提升控制軟件的安全性和魯棒性。通過(guò)精準(zhǔn)檢測(cè)和攔截對(duì)抗攻擊、科學(xué)評(píng)估工業(yè)大模型魯棒性、實(shí)時(shí)監(jiān)控新型對(duì)抗攻擊等措施，可以提升系統(tǒng)抵御對(duì)抗攻擊的能力，幫助開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建更安全的AI軟件進(jìn)行安全加固，以防止惡意軟件和攻擊者對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)的破壞。指令安全審計(jì)：通過(guò)自學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)行為基線(xiàn)、異常行為檢測(cè)、深度流量檢測(cè)和自學(xué)習(xí)白名單策略來(lái)提高審計(jì)的準(zhǔn)確性和效率。AI潛在風(fēng)險(xiǎn)，提供業(yè)務(wù)安全告警，并透明化通訊數(shù)據(jù)。它利用工業(yè)漏洞庫(kù)進(jìn)行精細(xì)分類(lèi)和審計(jì)，以資產(chǎn)為核心展示安全狀態(tài)，評(píng)估資產(chǎn)安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，AI數(shù)據(jù)包，生成網(wǎng)絡(luò)交互信息列表，形成行為基線(xiàn)，幫助識(shí)別潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)深度解析工業(yè)協(xié)議，AI定行業(yè)提供業(yè)務(wù)安全告警，發(fā)現(xiàn)異常行為。AI技術(shù)基于應(yīng)用層流量檢測(cè)，透明化通訊數(shù)據(jù)，并在人機(jī)界面展示通訊信息，實(shí)現(xiàn)全方位展示和事后審計(jì)。通過(guò)這些技術(shù)，AI提高了工業(yè)控制協(xié)議中指令安全審計(jì)的準(zhǔn)確性和效率，增強(qiáng)了工業(yè)控制系統(tǒng)的安全性。“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”設(shè)備安全工業(yè)一體化全程可信：根據(jù)中國(guó)移動(dòng)發(fā)布的《5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)一體化全程可信“元信任”安全解決方案白皮書(shū)》，中國(guó)移動(dòng)提出了從身份可信、網(wǎng)絡(luò)可信、終端可信、數(shù)據(jù)可信、應(yīng)用可信、AI95G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全由“單點(diǎn)可控”邁向“全程可信”。這種全程可信的安全解決方案，利用AI測(cè)維護(hù)、過(guò)程優(yōu)化、質(zhì)量控制等領(lǐng)域提高生產(chǎn)效率和安全性，同時(shí)通過(guò)增強(qiáng)模型算法穩(wěn)定性、防范模型算法竊取攻擊和防范模型算法篡改攻擊三種技術(shù)手段保障工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中人工智能技術(shù)的安全性。固件安全增強(qiáng)：AI技術(shù)的應(yīng)用，如大語(yǔ)言模型（LLMs），可以自動(dòng)修復(fù)制造軟件中的安全漏洞，包括固件中的漏洞。通過(guò)建立一個(gè)自動(dòng)化流程，從發(fā)現(xiàn)漏洞到生成修復(fù)代碼，再到測(cè)試和人工審查，這一流程能夠有效加速并提高固件修復(fù)的質(zhì)量和速度。這種自動(dòng)化的漏洞修復(fù)流程不僅提高了修復(fù)效率，還增強(qiáng)了固件的安全性。設(shè)備漏洞修復(fù)：AI技術(shù)在自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)和修復(fù)軟件漏洞方面展現(xiàn)出巨大的潛力。例如，某著名互聯(lián)網(wǎng)公司的安全工程團(tuán)隊(duì)利用大語(yǔ)言模型建立了一個(gè)自動(dòng)化的漏洞修復(fù)流程，這一流程不僅能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和隔離漏洞，還能生成修復(fù)代碼供人工審查，極大提高了修復(fù)效率和速度。這種自動(dòng)化的漏洞修復(fù)能力對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備安全至關(guān)重要，因?yàn)樗梢钥焖夙憫?yīng)和修復(fù)新出現(xiàn)的安全威脅。3.4.6“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”平臺(tái)安全流量監(jiān)測(cè)：AI技術(shù)可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。這種智能監(jiān)控能夠快速識(shí)別威脅并找到潛在安全風(fēng)險(xiǎn)之間的聯(lián)系，消除人為錯(cuò)誤。通過(guò)智能檢測(cè)，AI可以幫助快速識(shí)別威脅并進(jìn)行模式識(shí)別。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：AI技術(shù)的應(yīng)用使得安全風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)評(píng)估更加全面和精準(zhǔn)。AI可以處理不確定信息，對(duì)未知威脅具有較強(qiáng)的檢測(cè)能力，并且具備自學(xué)習(xí)能力，能夠不斷提升知識(shí)水平，提高安全檢測(cè)中預(yù)測(cè)、防范、檢測(cè)等各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化和智能化程度。此外，AI技術(shù)可以在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)和識(shí)別預(yù)防威脅，并立即啟動(dòng)應(yīng)急響應(yīng)，提升風(fēng)險(xiǎn)防范的預(yù)見(jiàn)性和準(zhǔn)確性。態(tài)勢(shì)分析：利用數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘、智能分析和可視化等方式，AI關(guān)聯(lián)分析、融合處理。通過(guò)大量安全風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性安全態(tài)勢(shì)分析，綜合分析網(wǎng)絡(luò)安全要素，評(píng)估網(wǎng)絡(luò)安全狀況，借助可視化呈現(xiàn)、預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)，構(gòu)建智能化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全威脅態(tài)勢(shì)感知體系。安全預(yù)警與處置：AI技術(shù)的應(yīng)用提升了安全防護(hù)的主動(dòng)性和智能化。工業(yè)大模型技術(shù)提供商正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)提升威脅檢測(cè)效率和安全處置自動(dòng)化水平，尤其在審計(jì)和管理平臺(tái)類(lèi)產(chǎn)品中的體現(xiàn)尤為顯著。AI可以幫助工業(yè)企業(yè)從海量日志中迅速、精準(zhǔn)地識(shí)別安全事件，并進(jìn)行預(yù)警和處置。故障恢復(fù)：AI技術(shù)可以通過(guò)智能算法對(duì)原始生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，降低安全分析人員數(shù)據(jù)處理壓力，輔助安全分析人員做出決策判斷，包括故障恢復(fù)決策。此外，AI技術(shù)還可以預(yù)測(cè)設(shè)備可能出現(xiàn)的故障，并提前進(jìn)行維護(hù)，減少設(shè)備意外停機(jī)帶來(lái)的損失，提高設(shè)備的使用壽命和整體效率。四、“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應(yīng)用安全案例工業(yè)大模型安全風(fēng)險(xiǎn)治理實(shí)踐中國(guó)移動(dòng)為落實(shí)人工智能安全治理相關(guān)要求，保障人工智能全流程安全可控，中國(guó)移動(dòng)參考國(guó)內(nèi)外的安全治理經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合“AI+”戰(zhàn)略及業(yè)務(wù)實(shí)際情況，構(gòu)建了“1264”人工智能安全體系架構(gòu)。圖2：中國(guó)移動(dòng)“1264”人工智能安全體系架構(gòu)“1”是指規(guī)劃一個(gè)工作體系架構(gòu)?！?”是指著力兩個(gè)工作發(fā)力方向，即“AI安全風(fēng)險(xiǎn)防控”和“AI賦能網(wǎng)信安全”?！?”是指落實(shí)基礎(chǔ)平臺(tái)、數(shù)據(jù)要素、模型算法、業(yè)務(wù)服務(wù)、防范濫用、人員組織六大安全防護(hù)措施?！?”是指賦能基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全治理、內(nèi)容安全治理、業(yè)務(wù)應(yīng)用安全四大安全領(lǐng)域。這套方案不僅適用于傳統(tǒng)的大模型也適用于面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的行業(yè)大模型。通過(guò)上述措施，實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“業(yè)務(wù)合法合規(guī)、算法公平公正、數(shù)據(jù)安全可信、系統(tǒng)可管可控、賦能高質(zhì)高效”的總體安全目標(biāo)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全防護(hù)實(shí)踐背景與需求某石化企業(yè)已建成DCS控制系統(tǒng)（distributedcontrolsystem）SCADA系統(tǒng)（SupervisoryControlAndDataAcquisition），輔助整體石化產(chǎn)品制造全流程。通過(guò)這種集成的自動(dòng)化控制解決方案，企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的高效監(jiān)控和管理，從而確保產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率并保障生產(chǎn)安全。L1了統(tǒng)一的算力資源池，形成了一定的垂直大模型基礎(chǔ)；但欠缺工藝技術(shù)問(wèn)答、裝置操作問(wèn)答等大模型場(chǎng)景化應(yīng)用能力以及對(duì)大模型全生命周期安全防護(hù)能力。隨著業(yè)務(wù)不斷地發(fā)展，面臨的大模型能力轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)價(jià)值的挑戰(zhàn)以及大模型自身所面臨的挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻，其安全風(fēng)險(xiǎn)也日益凸顯。例如：數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)泄露、供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)等。建設(shè)方案基于以上客戶(hù)需求，中國(guó)移動(dòng)基于工業(yè)大模型和L1模態(tài)大模型，通過(guò)知識(shí)蒸餾、常減壓裝置有監(jiān)督數(shù)據(jù)微調(diào)等技術(shù)，結(jié)合中國(guó)移動(dòng)（上海）產(chǎn)業(yè)研究院沉淀的工業(yè)大模型安全治理經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建“算數(shù)模臺(tái)用”一體化操作智能L3-操作智能輔助大模型中嵌入監(jiān)測(cè)預(yù)警、安全檢測(cè)、安全防護(hù)能力，確保大模型整體的安全運(yùn)行，推動(dòng)垂直行業(yè)大模型安全發(fā)展。從模型安全、模態(tài)安全、研運(yùn)安全三個(gè)方面，對(duì)該企L3-操作智能輔助大模型的全生命周期進(jìn)行管理，能夠文本、圖片、音頻、視頻四大領(lǐng)域，需求、研發(fā)、應(yīng)用、運(yùn)營(yíng)四個(gè)階段，形成“4+4+4”大模型安全防護(hù)體系。圖3：“4+4+4”大模型安全防護(hù)體系4層模型安全治理業(yè)務(wù)內(nèi)容安全：在石化制造、壓力蒸餾等多模態(tài)場(chǎng)景，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)過(guò)濾智能問(wèn)答安全，確保合規(guī)；數(shù)據(jù)要素安全：工業(yè)元素智能識(shí)別以及數(shù)據(jù)智能分類(lèi)AI模型算法安全：避免大模型的算法出現(xiàn)魯棒性和脆弱性等安全風(fēng)險(xiǎn)；基礎(chǔ)設(shè)施安全：保障大模型硬件、算力、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施安全。4種模態(tài)安全技術(shù)大模型文本安全：提供工業(yè)生產(chǎn)技藝多模態(tài)場(chǎng)景安全防護(hù)與合規(guī)能力；大模型圖片安全：提供工業(yè)事故預(yù)案等多模態(tài)場(chǎng)景安全防護(hù)與合規(guī)能力；大模型音頻安全：提供工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景安全防護(hù)與合規(guī)能力；大模型視頻安全：提供工業(yè)質(zhì)檢多模態(tài)場(chǎng)景安全防護(hù)與合規(guī)能力。4步研運(yùn)安全機(jī)制大模型需求安全：根據(jù)監(jiān)管要求及常見(jiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)劃大模型研發(fā)的安全需求；大模型研發(fā)安全：通過(guò)評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集自動(dòng)化生成、自動(dòng)化評(píng)估等檢測(cè)手段，保障大模型研發(fā)安全；大模型應(yīng)用安全：通過(guò)安全增強(qiáng)、模型安全對(duì)齊等安全保護(hù)技術(shù)，保障大模型應(yīng)用安全；大模型運(yùn)營(yíng)安全：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警過(guò)濾、惡意行為監(jiān)測(cè)預(yù)警等監(jiān)測(cè)技術(shù)，保障大模型運(yùn)營(yíng)安全。建設(shè)成果構(gòu)建10項(xiàng)業(yè)務(wù)應(yīng)用，業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別準(zhǔn)備率不低于60，業(yè)務(wù)回答準(zhǔn)確率不低于80，并結(jié)合“1264”的生成式人工智能服務(wù)安全建設(shè)思路，形成一套操作智能輔助大模型，用于輔助企業(yè)的業(yè)務(wù)操作、應(yīng)急處置、運(yùn)行和培訓(xùn)，有效提升企業(yè)的運(yùn)行與執(zhí)行效率的同時(shí)，確保了企業(yè)大模型的全生命周期安全。數(shù)據(jù)安全方面，打造工業(yè)元素智能識(shí)別、數(shù)據(jù)智能分類(lèi)分級(jí)能力，有力防范了數(shù)據(jù)異常風(fēng)險(xiǎn)；應(yīng)用AI能整體業(yè)務(wù)發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)安全方面，通過(guò)邊界隔離等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)攻擊防護(hù)，確保整體網(wǎng)絡(luò)安全。該項(xiàng)目的大模型安全應(yīng)用，形成了垂直行業(yè)大模型應(yīng)用標(biāo)桿案例，有力推進(jìn)了該垂直行業(yè)大模型安全應(yīng)用的高質(zhì)量發(fā)展。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大模型安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估背景與需求某工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)是基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公共服務(wù)平臺(tái)，以“互聯(lián)網(wǎng)+智能制造”為發(fā)展方向，提供覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈全過(guò)程和全要素的生產(chǎn)性服務(wù)。提供的服務(wù)包括企業(yè)智能化診斷服務(wù)、三維設(shè)計(jì)CAD軟件云化、仿真分析CAE軟件云化、PCP協(xié)同平臺(tái)云化、SAPBI業(yè)務(wù)管理解決方案、遠(yuǎn)程運(yùn)維系統(tǒng)搭建、氫能源監(jiān)控、智能視頻分析應(yīng)用、燃?xì)怃撈啃畔⒂涗浧脚_(tái)等。該企業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)在大模型方面有多年的積累，并已經(jīng)建立自己的大模型系統(tǒng)，通過(guò)集成大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，為工業(yè)企業(yè)提供智能化的解決方案，且應(yīng)用到工作中，效果顯著。然而隨著應(yīng)用的深入和規(guī)模的擴(kuò)大，以及其他大模型暴露的一些安全問(wèn)題，用戶(hù)擔(dān)心自己的大模型存在一系列風(fēng)險(xiǎn)，迫切地希望能夠基于某種標(biāo)準(zhǔn)對(duì)大模型系統(tǒng)進(jìn)行安全評(píng)估，以達(dá)到安全、合規(guī)的目的，以加速大模型的推廣。建設(shè)方案本次評(píng)估主要依據(jù)由公安部網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)評(píng)估中心牽頭的《大模型系統(tǒng)安全保護(hù)要求》（T/ISEAA005-2024）和《大模型系統(tǒng)安全測(cè)評(píng)要求》（T/ISEAA006-2024）這兩項(xiàng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)于2024430發(fā)布，旨在強(qiáng)化大模型自身及其整體系統(tǒng)安全防護(hù)體系，應(yīng)對(duì)技術(shù)合規(guī)、網(wǎng)絡(luò)安全、隱私保護(hù)及社會(huì)倫理法律等方面的新風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。大模型安全評(píng)估從通用安全要求和全生命周期安全要求實(shí)施現(xiàn)場(chǎng)測(cè)評(píng)工作，并采取例如樣本集攻擊測(cè)試等技術(shù)手段進(jìn)行驗(yàn)證，以發(fā)現(xiàn)大模型系統(tǒng)存在的例如注入攻擊、投毒攻擊和模型竊取攻擊等相關(guān)安全風(fēng)險(xiǎn)，測(cè)評(píng)結(jié)果分別對(duì)通用安全、設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全、測(cè)試安全、部署運(yùn)行安全和退役安全五個(gè)方面進(jìn)行安全評(píng)價(jià)。測(cè)評(píng)框架如下圖：場(chǎng)景安全類(lèi)場(chǎng)景安全類(lèi)指標(biāo)總數(shù)適用性指標(biāo)數(shù)量通用場(chǎng)景（含ToCToB場(chǎng)景通用安全73項(xiàng)73項(xiàng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全40項(xiàng)40項(xiàng)測(cè)試安全14項(xiàng)14項(xiàng)部署與運(yùn)行安全21項(xiàng)21項(xiàng)退役安全7項(xiàng)7項(xiàng)模型本身安全通用安全73項(xiàng)73項(xiàng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全40項(xiàng)40項(xiàng)測(cè)試安全14項(xiàng)14項(xiàng)部署與運(yùn)行安全21項(xiàng)9項(xiàng)退役安全7項(xiàng)0項(xiàng)通用安全是大模型運(yùn)行的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施平臺(tái)，從物14生命周期安全是大模型自身的安全要求，覆蓋設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全要求、測(cè)試安全要求、部署與運(yùn)行安全要求、退役安全要求。所采用的測(cè)評(píng)方法有：1、訪(fǎng)談查驗(yàn)：訪(fǎng)談、文檔審查、模型流程管理、實(shí)地查看、配置檢查；2、漏洞掃描：全方位檢測(cè)大模型系統(tǒng)存在的脆弱性，檢查系統(tǒng)存在的弱口令，收集系統(tǒng)不必要開(kāi)放的賬號(hào)、服務(wù)、端口；3、樣本集攻擊測(cè)試：利用大模型測(cè)試工具，特意設(shè)計(jì)一系列模擬惡意攻擊行為，驗(yàn)證大模型系統(tǒng)的安全性；4、滲透測(cè)試：嘗試發(fā)現(xiàn)目標(biāo)系統(tǒng)中存在的安全漏洞，并驗(yàn)證和展示相關(guān)漏洞被利用后可能對(duì)目標(biāo)系統(tǒng)造成的危害。5、生成報(bào)告：匯總各測(cè)評(píng)單元結(jié)果，經(jīng)過(guò)算術(shù)加權(quán)計(jì)算，可以給出各個(gè)層面的分類(lèi)測(cè)評(píng)結(jié)果。對(duì)于訪(fǎng)談查驗(yàn)、漏洞掃描、滲透測(cè)試，采用傳統(tǒng)的方法評(píng)估即可。序號(hào)安全類(lèi)測(cè)試類(lèi)型樣本攻擊測(cè)試是大模型安全評(píng)估的重要部分。目前測(cè)序號(hào)安全類(lèi)測(cè)試類(lèi)型1數(shù)據(jù)清洗不良信息清洗過(guò)濾2保護(hù)敏感個(gè)人信息或敏感業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)3模型保護(hù)越獄攻擊4目標(biāo)劫持攻擊5用戶(hù)提示詞泄露攻擊6系統(tǒng)提示詞泄露攻擊7對(duì)抗攻擊8后門(mén)攻擊9魯棒性（隨機(jī)添加字符、隨機(jī)刪除字符、隨機(jī)替換字符）高強(qiáng)度、中強(qiáng)度、低強(qiáng)度10內(nèi)容安全推理攻擊11輸入/輸出內(nèi)容不良信息檢測(cè)過(guò)濾（多維度）建設(shè)成果依據(jù)測(cè)評(píng)結(jié)果，對(duì)大模型安全做差距分析，并形成評(píng)估類(lèi)別評(píng)估指標(biāo)評(píng)估類(lèi)別評(píng)估指標(biāo)問(wèn)題數(shù)量模型本身安全通用安全73項(xiàng)5項(xiàng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)安全40項(xiàng)12項(xiàng)測(cè)試安全14項(xiàng)4項(xiàng)部署與運(yùn)行安全21項(xiàng)7項(xiàng)退役安全7項(xiàng)3項(xiàng)大模型系統(tǒng)安全測(cè)評(píng)報(bào)告可以給出大模型系統(tǒng)在物理環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等各控制點(diǎn)的單元測(cè)評(píng)結(jié)果，并基于單元測(cè)評(píng)結(jié)果給出在通用安全和各生命周期環(huán)節(jié)的各個(gè)分類(lèi)測(cè)評(píng)結(jié)果。結(jié)合測(cè)評(píng)單元中各測(cè)評(píng)指標(biāo)的重要程度和測(cè)評(píng)實(shí)施符合情況，經(jīng)過(guò)算術(shù)加權(quán)計(jì)算，可以給出各個(gè)測(cè)評(píng)單元的單元測(cè)評(píng)結(jié)果。匯總各測(cè)評(píng)單元結(jié)果，經(jīng)過(guò)算術(shù)加權(quán)計(jì)算，可以給出各個(gè)層面的分類(lèi)測(cè)評(píng)結(jié)果。多問(wèn)題，依據(jù)測(cè)評(píng)結(jié)果，用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行整改后進(jìn)行復(fù)測(cè)，最終各層面的測(cè)評(píng)結(jié)果為良好。從該用戶(hù)的大模型系統(tǒng)安全評(píng)估案例可以看出，當(dāng)前的各個(gè)大模型廠(chǎng)商主要關(guān)注大模型本身的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容質(zhì)量、簡(jiǎn)單過(guò)濾、性能等方面，普遍缺乏對(duì)大模型相關(guān)安全標(biāo)準(zhǔn)的了解，在數(shù)據(jù)清洗、模型保護(hù)、內(nèi)容安全等工作做得很少，導(dǎo)致后期整改的內(nèi)容比較多。在此我們呼吁各個(gè)大模型廠(chǎng)商應(yīng)熟悉相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)與要求，并盡快展開(kāi)大模型系統(tǒng)的安全評(píng)估工作，確保在合規(guī)的前提下，加速推動(dòng)大模型技術(shù)健康、有序地發(fā)展與應(yīng)用。AIAI+工業(yè)制造網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)踐背景與需求廣東省紡織服裝規(guī)上工業(yè)企業(yè)大多處于“手工+設(shè)備半自動(dòng)化”或“設(shè)備自動(dòng)化+人管設(shè)備”制造初級(jí)階段。其數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化基礎(chǔ)薄弱且處于產(chǎn)業(yè)集群底層，企業(yè)上下游、產(chǎn)業(yè)鏈間協(xié)同不足，無(wú)法形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)。為此，市政府牽頭規(guī)劃、設(shè)計(jì)“紡織服裝產(chǎn)業(yè)數(shù)字賦能公共服務(wù)平臺(tái)”。其中，網(wǎng)絡(luò)安全、紡織服裝產(chǎn)業(yè)企業(yè)信息化安全與智能化管理備受關(guān)注，旨在打造“產(chǎn)業(yè)主平臺(tái)+企業(yè)次平臺(tái)+生產(chǎn)/辦公安全應(yīng)用”產(chǎn)業(yè)級(jí)一體化全程可信安全解決方案。此平臺(tái)主要需求如下：隨著新一代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)普及程度的不斷提升，工業(yè)控制系統(tǒng)已經(jīng)從相對(duì)封閉的狀態(tài)向跨網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通轉(zhuǎn)變。來(lái)自公共網(wǎng)絡(luò)的安全威脅將會(huì)蔓延至產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)。本項(xiàng)目從高角度對(duì)平臺(tái)+企業(yè)的工業(yè)數(shù)字化、智能化進(jìn)行探索，并開(kāi)展了覆蓋平臺(tái)+企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全一體化全程可信建設(shè)工作。隨著工業(yè)企業(yè)上云、工業(yè)APP培育等工作持續(xù)推進(jìn)，部分工況狀態(tài)、產(chǎn)能信息等海量工業(yè)數(shù)據(jù)向產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)匯聚，存儲(chǔ)狀態(tài)由離散變?yōu)榧?，逐漸形成高價(jià)值的數(shù)據(jù)資源池，這些工業(yè)數(shù)據(jù)將日益成為不法分子牟取利益的攻擊目標(biāo)。本項(xiàng)目通過(guò)從平臺(tái)級(jí)自上而下的數(shù)據(jù)智能分析、網(wǎng)絡(luò)安全智能治理和網(wǎng)絡(luò)安全組織管理體系建立，明確網(wǎng)絡(luò)安全的決策、管理和運(yùn)行職責(zé)，以滿(mǎn)足產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)長(zhǎng)期高質(zhì)量服務(wù)需求。企業(yè)側(cè)主要需求如下：通過(guò)在紡織企業(yè)部署安全設(shè)備，建立基礎(chǔ)邊界防護(hù)；通過(guò)試點(diǎn)企業(yè)收集網(wǎng)絡(luò)安全事件及信息，建立網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制以及監(jiān)督檢查工作機(jī)制，整體把握網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢(shì)，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)工作；建立和健全網(wǎng)絡(luò)安全制度與體系，打造網(wǎng)絡(luò)安全管理長(zhǎng)效機(jī)制；建立依托于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)安全持續(xù)監(jiān)控和響應(yīng)機(jī)制，實(shí)時(shí)采集和智能分析各類(lèi)安全日志和網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)信息，展現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全整體態(tài)勢(shì)。建設(shè)方案中國(guó)移動(dòng)（上海）產(chǎn)業(yè)研究院依據(jù)中國(guó)移動(dòng)信安中心一體化全程可信體系架構(gòu)，提出“產(chǎn)業(yè)主平臺(tái)+企業(yè)次平臺(tái)+生產(chǎn)/辦公安全應(yīng)用”產(chǎn)業(yè)級(jí)一體化全程可信安全解決方案，在端、邊、云三側(cè)進(jìn)行安全建設(shè)。綜合考慮等保合規(guī)需求，安全建設(shè)涉及邊界安全、數(shù)據(jù)安全、終端安全、安全審計(jì)、智能安全分析等多個(gè)方面。同時(shí)，需要同步建立整體網(wǎng)絡(luò)安全管理制度，明確人員、資產(chǎn)、事件等安全要素的管理流程，提升安全管理水平。（3）實(shí)施方案業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)平臺(tái)分析系統(tǒng)，展示各單位的生產(chǎn)調(diào)監(jiān)管要求以及企業(yè)內(nèi)部管控要求，做好安全合規(guī)工作。企業(yè)級(jí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全服務(wù)平臺(tái)分析系統(tǒng)充分整合來(lái)自各個(gè)層面、維度的數(shù)據(jù)、日志等信息。其中包括安全設(shè)備、計(jì)算終端、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、通信設(shè)施、應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)流量、資產(chǎn)信息、應(yīng)用操作行為等日志信息。平ITOTAI資產(chǎn)管理、AIAIAIAI及時(shí)響應(yīng)?！拜p盾-邊界盾安全網(wǎng)關(guān)”通過(guò)串聯(lián)/旁?huà)斓牟渴鸱骄W(wǎng)絡(luò)與工業(yè)系統(tǒng)的SQL注入、WEB攻擊、惡意掃描、拒絕服務(wù)、跨站腳本、木馬后門(mén)等攻擊行為。這對(duì)于網(wǎng)絡(luò)流量的異常情況具有非常準(zhǔn)確、有效地發(fā)現(xiàn)預(yù)警能力，并且能夠?qū)τ诟呶Ｐ袨檫M(jìn)行阻斷。圖5：網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)拓?fù)鋱D建設(shè)成果本工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案可適用于多種推廣場(chǎng)景，撬動(dòng)安全領(lǐng)域新藍(lán)海業(yè)務(wù)市場(chǎng)，僅紡織服裝產(chǎn)業(yè)，其市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)千萬(wàn)級(jí)別。同時(shí)，該產(chǎn)業(yè)集群的安全應(yīng)用，可復(fù)制推廣至其他產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，牽引撬動(dòng)更巨大的市場(chǎng)規(guī)模。6經(jīng)濟(jì)效益300家潛在的紡織服裝工業(yè)規(guī)上企業(yè)；規(guī)模化應(yīng)用期，市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)千萬(wàn)級(jí)別。并通過(guò)后續(xù)政府補(bǔ)貼政策將帶來(lái)較高的客戶(hù)使用積極性，可進(jìn)一步推動(dòng)產(chǎn)品規(guī)模上量、打造平臺(tái)生態(tài)以及實(shí)現(xiàn)價(jià)值增長(zhǎng)。社會(huì)效益本項(xiàng)目以安全能力賦能公共服務(wù)平臺(tái)，補(bǔ)上公共服務(wù)平臺(tái)的安全短板。通過(guò)為產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)安全建設(shè)的規(guī)劃設(shè)計(jì)，打造了“產(chǎn)業(yè)主平臺(tái)+企業(yè)次平臺(tái)+生產(chǎn)/辦公安全應(yīng)用”產(chǎn)業(yè)級(jí)一體化全程可信安全解決方案，保障平臺(tái)及企業(yè)側(cè)服務(wù)安全平穩(wěn)運(yùn)行。本方案還將賦能政府側(cè)“中小企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”政策，作為有效抓手推動(dòng)政策順利實(shí)施落地。進(jìn)而有效帶動(dòng)紡織服裝產(chǎn)業(yè)等垂直行業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)連續(xù)性、提升企業(yè)效率。AI+石化安全風(fēng)險(xiǎn)治理實(shí)踐背景與需求工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，其核心在于通過(guò)人、機(jī)、物的全面互聯(lián)，構(gòu)建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈全面連接的新型生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。這一體系不僅涵蓋了傳統(tǒng)的工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS），還包括了物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用到油氣儲(chǔ)運(yùn)行業(yè)時(shí)，在架構(gòu)上，油氣行業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通常分為三個(gè)層次：邊緣層、平臺(tái)層和應(yīng)用層。邊緣層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集和初步處理，平臺(tái)層提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和建模服務(wù)，而應(yīng)用層則基于平臺(tái)層的數(shù)據(jù)和服務(wù)開(kāi)發(fā)具體的工業(yè)應(yīng)用。安全架構(gòu)則貫穿這三個(gè)層次，確保數(shù)據(jù)在收集、傳輸、存儲(chǔ)和處理過(guò)程中的安全性和可靠性。如中石油的夢(mèng)想云等已經(jīng)完成了三層架構(gòu)的實(shí)施與運(yùn)行。但油氣行業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)是多方面的，且安全威脅和挑戰(zhàn)也在不斷增加，在油氣行業(yè)智改數(shù)轉(zhuǎn)過(guò)程中，安全威脅具體主要表現(xiàn)為：網(wǎng)絡(luò)攻擊：油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)互通特性使得網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)增加，尤其是針對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)的攻擊，如StuxnetHavex數(shù)據(jù)泄露：油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涉及大量敏感數(shù)據(jù)，包括企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、用戶(hù)個(gè)人信息等，數(shù)據(jù)泄露可能導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失和法律風(fēng)險(xiǎn)。設(shè)備脆弱性：油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備，尤其是老舊設(shè)備，可能缺乏足夠的安全防護(hù)措施，容易成為攻擊的突破口。內(nèi)部威脅：內(nèi)部人員可能由于疏忽或惡意行為導(dǎo)致安全事件，如未授權(quán)訪(fǎng)問(wèn)、數(shù)據(jù)篡改等。另外，油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，安全威脅防御與治理需要從技術(shù)、管理、法律等多個(gè)角度進(jìn)行綜合考慮和應(yīng)對(duì)。建設(shè)方案面對(duì)油氣儲(chǔ)運(yùn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全的挑戰(zhàn)，數(shù)網(wǎng)安全建設(shè)需要采取多層次、全方位的防護(hù)措施，參考《工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)指南》《工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全防護(hù)能力成熟度模型》4技術(shù)防護(hù)：采用防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）、AI安全管理：制定嚴(yán)格的安全政策和操作規(guī)程，加強(qiáng)人員的安全意識(shí)培訓(xùn)，減少人為錯(cuò)誤和內(nèi)部威脅。數(shù)網(wǎng)一體化防護(hù)：采用AI技術(shù)實(shí)施網(wǎng)絡(luò)安全主動(dòng)防御，數(shù)據(jù)加密、訪(fǎng)問(wèn)控制等措施，保護(hù)數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性和可用性，實(shí)現(xiàn)數(shù)網(wǎng)一體化防御。AIAI技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全中展現(xiàn)出巨大潛力，但也面臨著數(shù)據(jù)泄露與隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)、AI的安全隱患、智能設(shè)備的安全風(fēng)險(xiǎn)等挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)技術(shù)，完善隱私保護(hù)政策，進(jìn)行算法審計(jì)與測(cè)試，提高算法透明度，并對(duì)智能設(shè)備進(jìn)行安全認(rèn)證和加強(qiáng)供應(yīng)鏈安全管理。應(yīng)急響應(yīng)：建立應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，一旦發(fā)生安全事件，能夠迅速響應(yīng)和恢復(fù)。在油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，AI安全方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。AI提高威脅檢測(cè)的準(zhǔn)確性，還能夠預(yù)測(cè)潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御。AI設(shè)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，不僅提升了網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)能力，還優(yōu)化了數(shù)據(jù)管理，為油氣行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持，為“人工智能+能源”網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)，推動(dòng)大模型技術(shù)自主可控具有極其價(jià)值的應(yīng)用。圖7：基于IPDDR-V油氣儲(chǔ)運(yùn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)架構(gòu)油氣儲(chǔ)運(yùn)業(yè)務(wù)安全提升通過(guò)三維數(shù)字孿生、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、地AI臺(tái)融合，實(shí)現(xiàn)油庫(kù)全面感知、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智能分析、聯(lián)動(dòng)預(yù)警的能力，滿(mǎn)足油庫(kù)日常管理的需要。系統(tǒng)構(gòu)建與實(shí)施：根據(jù)油氣儲(chǔ)運(yùn)AI油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、油田數(shù)字孿生安全生產(chǎn)系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)反映油田生產(chǎn)的真實(shí)狀態(tài)，并通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模擬預(yù)測(cè)，為油氣儲(chǔ)運(yùn)安全管理提供科學(xué)依據(jù)。系統(tǒng)通過(guò)三維建模軟件結(jié)合油田的實(shí)際CAD圖紙、衛(wèi)星圖像等資料，構(gòu)建出油氣儲(chǔ)運(yùn)的三維幾何模型，精確反映油氣儲(chǔ)運(yùn)的管道與地理地貌、設(shè)備布局等物理特征。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)部署大量的傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)油田生產(chǎn)過(guò)程的全面感知和數(shù)據(jù)采集。安全儲(chǔ)運(yùn)：AI測(cè)提升油氣安全儲(chǔ)運(yùn)水平，做好用戶(hù)季節(jié)性需求預(yù)測(cè)，支撐調(diào)度決策。智能監(jiān)控：在油氣站場(chǎng)、管道線(xiàn)路的監(jiān)控中，AI術(shù)可以提高監(jiān)控效率和響應(yīng)速度，提升安全保障。預(yù)測(cè)分析：利用AI技術(shù)綜合處理運(yùn)輸儲(chǔ)運(yùn)過(guò)程中的溫度、壓力、流量、設(shè)備狀態(tài)等參數(shù)，發(fā)現(xiàn)負(fù)荷變化異常點(diǎn)，給出優(yōu)化決策方案。油氣儲(chǔ)運(yùn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)效能能力提升在油氣儲(chǔ)運(yùn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，技術(shù)挑戰(zhàn)是多方面的，涉及數(shù)據(jù)采集、處理、分析以及AI數(shù)據(jù)采集與整合：油氣儲(chǔ)運(yùn)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大且復(fù)雜，包括地質(zhì)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等。為了有效應(yīng)AI臺(tái)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)和數(shù)據(jù)整合平臺(tái)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。通過(guò)部署智能傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)油氣輸送管道的實(shí)時(shí)監(jiān)控，提高了數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性。AI應(yīng)用：數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心。油氣儲(chǔ)運(yùn)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)AI30以上，且與自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)維系統(tǒng)對(duì)接，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)安全。技術(shù)集成與平臺(tái)建設(shè)：油氣儲(chǔ)運(yùn)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平AI智能油氣外源、智能工程等多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過(guò)構(gòu)建業(yè)務(wù)場(chǎng)景模型，優(yōu)化資源配置、提升工作效率。油氣儲(chǔ)運(yùn)數(shù)網(wǎng)安全一體化防御能力提升隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，油氣儲(chǔ)運(yùn)面臨的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)日益嚴(yán)峻，包括數(shù)據(jù)泄露、服務(wù)中斷和外部攻擊等。數(shù)據(jù)泄露防護(hù)：為了防范數(shù)據(jù)泄露，建立嚴(yán)格的數(shù)AI數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)以及敏感數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)行為，并進(jìn)行數(shù)字資產(chǎn)智能測(cè)繪，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)和泄露。網(wǎng)絡(luò)攻擊防御：建立基于“三化六防”的主動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，滿(mǎn)足《工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)指南》《工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全泛化能力成熟度模型》的四級(jí)要AI安全運(yùn)營(yíng)中心（SOC）建設(shè)：部署啟明星辰與中國(guó)AI絡(luò)安全威脅的實(shí)時(shí)監(jiān)控和響應(yīng)。SOC可以集中管理安全事件，提供安全分析和響應(yīng)服務(wù)，幫助企業(yè)快速應(yīng)對(duì)安全威脅。員工安全意識(shí)培訓(xùn)與AI輔助教育：定期開(kāi)展安全演練，提高企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件的應(yīng)急響應(yīng)能力。通過(guò)基AI通過(guò)上述措施，油氣行業(yè)可以在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，通過(guò)整合先進(jìn)的信息技術(shù)，如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和人工智能（AI），油氣行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)全流程優(yōu)化，同時(shí)確保數(shù)據(jù)的安全性和業(yè)務(wù)的連續(xù)性，有效應(yīng)對(duì)技術(shù)挑戰(zhàn)和安全挑戰(zhàn)，確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。數(shù)網(wǎng)安全一體化不僅提升了油氣儲(chǔ)運(yùn)的生產(chǎn)效率和安全性，還為企業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。（3）應(yīng)用效果分析AI應(yīng)用，油氣行業(yè)的數(shù)網(wǎng)安全一體化建設(shè)將繼續(xù)深化，工業(yè)大模型將成為油氣工業(yè)智能化的重要范式，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，并實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。AI+油氣工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全數(shù)據(jù)支撐、全流程可控、全區(qū)域可視、全領(lǐng)域透明、全要素預(yù)警等，解決了現(xiàn)場(chǎng)安全威脅的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、安全分析、安全報(bào)警等主動(dòng)安全防御水平不足的問(wèn)題。系統(tǒng)的應(yīng)用提升了庫(kù)區(qū)在施工管控、報(bào)警處置、業(yè)務(wù)協(xié)同、運(yùn)行管理等方面的管理水平。AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的智能油庫(kù)管控系統(tǒng)適用于原油站庫(kù)、成品油庫(kù)、液體化工品庫(kù)、碼頭庫(kù)區(qū)等多種場(chǎng)景。系統(tǒng)通過(guò)自動(dòng)化作業(yè)、智能化管理、智能化數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用，統(tǒng)一油庫(kù)信息系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)、軟硬件數(shù)據(jù)接口、核心設(shè)備技術(shù)要求，做到安全適用、技術(shù)先進(jìn)、經(jīng)濟(jì)合理。經(jīng)濟(jì)效益分析：提高作業(yè)效率、降低安全風(fēng)險(xiǎn)等措施，為企業(yè)帶來(lái)了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。系統(tǒng)的應(yīng)用不僅提升了油庫(kù)的自動(dòng)化、智能化水平，還為企業(yè)帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇。AI+礦山冶金數(shù)據(jù)安全評(píng)測(cè)案例背景與需求在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的背景下，礦山冶金行業(yè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)已成為關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施。這些系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)類(lèi)型廣泛，包括礦產(chǎn)勘探數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)不僅是礦山冶金企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，更是提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化資源配置和保障作業(yè)安全的重要依據(jù)。而作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，礦山冶金行業(yè)的數(shù)據(jù)安全防護(hù)更是承擔(dān)著保障社會(huì)穩(wěn)定和工業(yè)安全的重要責(zé)任。對(duì)于礦山冶金行業(yè)，數(shù)據(jù)的安全性和可靠性至關(guān)重要，因?yàn)槿魏螖?shù)據(jù)泄露或安全事件都可能對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)和公共安全造成重大影響。在此背景下，建立健全的數(shù)據(jù)安全治理體系，有效應(yīng)對(duì)不斷變化的安全威脅和挑戰(zhàn)，提升數(shù)據(jù)使用效率，推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新與發(fā)展，建立健全數(shù)據(jù)安全協(xié)調(diào)治理體系，落實(shí)數(shù)據(jù)保護(hù)責(zé)任，完善數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)，保障數(shù)據(jù)全生命周期安全是當(dāng)前數(shù)據(jù)安全治理工作的核心。在保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全前提下，開(kāi)展數(shù)據(jù)安全治理工作主要存在以下幾點(diǎn)需求：管理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與實(shí)際資產(chǎn)的匹配情況不明，敏感數(shù)據(jù)的種類(lèi)和訪(fǎng)問(wèn)者的身份不清。礦山冶金企業(yè)雖會(huì)定期開(kāi)展網(wǎng)絡(luò)安全檢查工作，但未對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)使用權(quán)限進(jìn)行梳理，未落實(shí)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)管理，以及制定相應(yīng)的權(quán)限管控。數(shù)據(jù)安全管理落實(shí)相關(guān)制度流程缺失，缺乏相應(yīng)的稽核機(jī)制。礦山冶金企業(yè)涉及大量敏感信息，數(shù)據(jù)場(chǎng)景日益復(fù)雜化，若無(wú)切實(shí)有效的制度流程，缺少數(shù)據(jù)安全管理的抓手，難以掌握數(shù)據(jù)的流向。對(duì)數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)的具體場(chǎng)景、防護(hù)措施及整改方法不明。礦山冶金企業(yè)雖符合網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)要求，但數(shù)據(jù)安全防護(hù)較弱，知道存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，但是具體風(fēng)險(xiǎn)有哪些在哪里、如何建設(shè)防護(hù)、建設(shè)路徑是什么、建設(shè)周期是多久均不清楚，導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全防護(hù)建設(shè)無(wú)從下手。即使發(fā)生數(shù)據(jù)安全事件，也較難及時(shí)發(fā)現(xiàn)。建設(shè)方案：礦山冶金領(lǐng)域的數(shù)據(jù)安全治理主要圍繞韌性數(shù)據(jù)安全體系開(kāi)展，突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全理念，將各類(lèi)數(shù)據(jù)安全防護(hù)、數(shù)據(jù)安全管理、數(shù)據(jù)安全運(yùn)營(yíng)等安全能力通過(guò)一套技術(shù)架構(gòu)收斂至一個(gè)數(shù)據(jù)安全管理平臺(tái)、提供數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理門(mén)戶(hù)。在此基礎(chǔ)上，引入人工智能（AI）技術(shù)，AI賦能數(shù)據(jù)安全治理，提升數(shù)據(jù)安全治理的智能化和自動(dòng)