《安全牛：工业互联网安全能力构建技术指南（2025版）（114页）.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《安全牛：工业互联网安全能力构建技术指南（2025版）（114页）.pdf（114页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、版权声明本报告为北京谷安天下科技有限公司（以下简称“本公司”）旗下媒体平台安全牛研究撰写，报告中所有文字、图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护，部分文字和数据采集于公开信息，所有权为原著者所有。未经本公司书面许可，任何组织和个人不得将本报告内容作为诉讼、仲裁、传媒所引用之证明或依据，不得用于营利或用于未经允许的其他用途。任何未经授权的商业性使用本报告的行为均违反中华人民共和国著作权法及其他相关法律法规、国际条约。未经授权或违法使用者需自行承担由此引发的一切法律后果及相关责任，本公司将依法予以追究。免责声明本报告仅供本公司的客户或公司许可的特定用户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为本

2、公司的当然客户。任何非本公司发布的有关本报告的摘要或节选都不代表本报告正式完整的观点，一切须以本公司发布的本报告完整版本为准。本报告中的行业数据主要为分析师市场调研、行业访谈及其他研究方法估算得来，仅供参考。因调研方法及样本、调查资料收集范围等的限制，本报告中的数据仅服务于当前报告。本公司以勤勉的态度、专业的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，但不保证数据的准确性和完整性，本公司不对本报告的数据和观点承担任何法律责任。同时，本公司不保证本报告中的观点或陈述不会发生任何变更。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本报告所包含的信息及观点不构成任何形式

3、的投资建议或其他行为指引，亦未考虑特定用户的个性化需求或投资目标。用户应结合自身实际情况独立判断报告内容的适用性，必要时应寻求专业顾问意见。报告中涉及的评论、预测、图表、指标、理论等内容仅供市场参与者及用户参考，用户需对其自主决策行为负责。本公司不对因使用本报告全部或部分内容所产生的任何直接、间接、特殊及后果性损失承担任何责任，亦不对因资料不完整、不准确或存在任何重大遗漏所导致的任何损失负责。1引言引言在数字化转型浪潮中，工业互联网正引领全球工业迈向全新发展阶段。作为新一代信息技术与工业深度融合的产物，工业互联网将人、机、物全面互联，构建起全新的工业生产制造和服务体系，为工业发展注入强大动力，

4、成为推动经济增长和产业升级的关键力量。工业互联网打破了传统工业系统相对封闭、独立的运行环境，实现了工业生产各环节与互联网的广泛连接。这一变革在带来效率提升和创新机遇的同时，也使工业系统面临前所未有的安全挑战，成为制约工业互联网健康发展的重要因素。工业互联网安全涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全等多个维度，与传统 IT 安全存在显著差异。工业互联网安全作为工业领域安全在互联网时代的延伸，不仅继承了传统工业安全的特点，还融入了互联网环境下的新安全要素，如网络边界模糊化、攻击手段多样化、数据安全风险加剧等。在全球范围内，各国纷纷出台工业发展战略，大力推动工业互联网建设。德国的“工业

5、 4.0”、美国的“先进制造业国家战略计划”等，均将工业互联网视为提升国家竞争力的关键领域。我国也高度重视工业互联网发展，出台了一系列政策措施，推动工业互联网在制造业、能源、矿业等多个行业广泛应用，取得了显著成效。但与此同时，工业领域安全事件频发，给工业生产和经济社会带来了严重影响。无论是关键信息基础设施遭受攻击导致的生产停摆，还是工业数据泄露引发的企业核心竞争力受损，都警示着我们解决工业领域安全问题已刻不容缓。工业互联网的变革深刻影响着工业领域安全格局。一方面，工业系统在从自动化到信息化，再到网络化、数字化以及智能化转型的过程中，形成了更加复杂多样的安全防护对象，使得固有安全防护手段难以应对

6、新型安全威胁；另一方面，工业互联网产业链上下游企业之间的紧密协作，使得安全风险的传播速度更快、范围更广，一个环节出现安全问题，可能引发整个产业链的连锁反应。因此，在工业互联网安全建设中，遵循“业务优先、架构分层防护、动态演进、协同共治、系统统筹、自主可靠、风险分级防护、行业适配”八项基本原则至关重要。只有将安全融入工业互联网发展的全过程，从规划、建设到运行维护各个阶段统筹考虑安全因素，才能有效提升工业领域安全保障能力，为工业互联网可持续发展保驾护航。在此背景下，深入研究工业互联网安全能力的构建具有重要的现实意义。本报告旨在通过对工业领域安全概念的深入辨析，全面梳理工业互联网与安全发展现状，深入

7、分析安全需求，提出系统的安全能力构建框架和实施路径，并结合实际案例进行研究，为我国工业企业、安全能力提供方和政府部门提供参考，助力提升我国工业领域安全保障水平，推动工业互联网高质量发展，在复杂多变的网络安全环境中，筑牢工业领域安全防线。2关键发现关键发现1.明确工业互联网安全的定义(1)工业领域流传众多安全类相关概念且相互交错、极易混淆，必须深度剖析和关联分析，在明晰工业互联网重塑安全能力和产业格局的前提下，明确讨论范围。(2)本报告立足工业生产，对工业互联网安全的定义强调网络安全技术、工业机理知识与行业合规要求的融合，凸显其与工业生产深度绑定的特性。2.工业互联网安全建设现状与未来趋势(1)

8、工业互联网发展迅猛且成果显著、但工业互联网安全现状不容乐观，业务、设备、数据等多维度存在供应链攻击、老旧设备漏洞、核心数据泄露、各细分行业安全风险差异化显著、技术手段不足、人员安全意识薄弱等诸多安全隐患，且工业互联网安全建设整体相对滞后，风险敞口与攻击暴露面广泛，严重威胁工业系统稳定与数字化转型进程。(2)工业互联网安全产业生态呈现“多领域交织、国内外竞合”态势，涵盖工控、工业数字化、工业互联网、工控安全四大核心领域。其中工控安全创新厂商技术专精但生态协同不足；IT 大厂技术实力强却面临工业场景适配难题；传统安全大厂服务体系完备，但 OT 技术存在断层；工控厂商OT 安全根基深厚，但能力边界明

9、显。需全领域厂商在各自生态位精准发力，通过能力筑基、生态协同深化与用户价值共创三大路径，助力用户安全价值最大化。(3)工业互联网安全未来将向技术融合创新、威胁升级扩散、理念模式革新、政策标准协同趋势发展，建议企业、行业、政府多方分阶段完成能力建设短期夯实基础、试点新技术，中期实现技术突破、完善产业协同，长期达成技术自主可控、提升国际竞争力。3.工业互联网安全能力构建规划(1)工业互联网安全建设需遵循“业务优先、架构分层防护、动态演进、协同共治、系统统筹、自主可靠、风险分级防护、行业适配”八大基本原则，这些原则与等保 2.0 对工控系统的扩展要求连贯一致。(2)工业互联网安全能力构建需要一个多层

10、级的体系化框架，包括八大原则层、合规能力层、行业差异化匹配能力层、企业自身管理能力层、安全技术层和安全运维管理层。(3)明确围绕设备、控制、网络、平台、数据为五大核心防护对象的实施策略与实施路径，其中：设备安全通过固件加固与漏洞管理保障生产物理基础；控制安全依托逻辑审计与指令加密确保生产流程准确；网络安全借助动态组网与流量监测保障数据传输稳定；应用安全主要解决工业互联网平台和工业应用程序安全可靠地运行；数据安全通过全生命周期管理维护数据价值。3(4)需要强化双安全运营协同架构，即工业控制系统（ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中心（II-SOC）协同建设理念。前者聚焦生产现场控制层，通过

11、实时监测与应急处置保障工控系统稳定；后者面向“云-边-端”全域，实现跨企业安全监测与协同响应。二者层级互补、技术联动，共同提升工业互联网安全防护效能。(5)IT 技术为 OT 设备防护、控制优化提供支撑。IT 与 OT 必须融合贯穿安全建设全程，从而实现网络协同防御、数据统一治理、应用安全延伸，有效打破技术壁垒，形成适应工业互联网特性的融合安全能力，保障生产安全与效率。4目录目录引言.1关键发现.2第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述1.1.核心概念辨析与研究定位.11.1.1.工业领域安全概念辨析.11.1.2.工业互联网安全定义与特性解析.131.1

12、.3.本报告研究范围.151.2.工业互联网与安全发展概述.161.2.1.工业互联网发展概述.161.2.2.全球工业战略发展对比.191.2.3.工业互联网安全的重要性.221.2.4.工业互联网变革带给安全的多维影响.231.2.5.工业互联网安全建设的基本原则.25第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析2.1.工业互联网及安全现状.302.1.1.调研概况.302.1.2.调研洞察与分析.362.2.工业互联网安全能力演进与共性能力缺口分析.402.2.1.工业领域安全能力发展阶段演进分析.402.2.2.行业差异化风险洞察与工业领域安全能力缺

13、口分析.432.3.工业互联网安全需求分析.47第三章 工业互联网安全能力构建第三章 工业互联网安全能力构建3.1.顶层合规性政策要求解读.493.1.1.相关重要合规要求汇总.493.1.2.对工业互联网安全能力构建的指导意义.513.2.工业互联网安全能力框架.513.2.1.八大原则层：锚定安全底层逻辑.5253.2.2.政策合规能力层：筑牢安全法治根基.533.2.3.行业差异化匹配能力层：精准适配行业安全需求.543.2.4.企业自身管理能力层：构建协同共治生态.563.2.5.安全技术层：夯实安全能力技术底座.573.2.6.安全运维管理层：保障安全能力持续有效.593.3.关键能

14、力要素.613.3.1.跨界技术和行业知识融合能力.623.3.2.行业定制化服务能力.623.3.3.国际经验本土化能力.63第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径4.1.实施路径与策略.644.1.1.实施前置准备.644.1.2.分阶段实施策略.664.1.3.实施路径框架.684.2.核心工业场景安全能力建设.704.2.1.工业设备安全.714.2.2.工业控制安全.724.2.3.工业网络安全.734.2.4.工业应用安全.734.2.5.工业数据安全.744.2.6.工业控制系统安全运营.754.2.7.工业互联网平台安全运营（II-SO

15、C）.754.2.8.工业企业核心场景安全能力建设案例分析.784.3.实施关键成功因素与注意事项.804.3.1.关键成功因素.804.3.2.注意事项.81第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析5.1.工业互联网安全产业生态全景洞察.835.1.1.工业互联网安全生态全景解读.855.1.2.工业互联网安全生态核心业务及特点概览.885.2.生态合作挑战解析.935.2.1.技术标准碎片化导致联而不通.9365.2.2.利益博弈与信任缺失阻碍深度合作.945.2.3.领域鸿沟引发协作低效.945.3.安全能力差异化剖析.945.

16、3.1.安全创新厂商：技术专精，生态协同待完善.955.3.2.IT 大厂：技术赋能者，场景适配待优化.955.3.3.传统安全大厂：服务体系完备，OT 技术存在断层.965.3.4.工控厂商：OT 安全根基深厚，能力边界显著.965.4.理想生态厂商的生存路径与用户安全价值最大化发展路径.965.4.1.能力筑基：夯实各生态厂商核心安全能力.975.4.2.生态协同：构建跨领域安全协作机制.985.4.3.价值交付：打造用户安全闭环体系.985.4.4.未来演进：技术融合驱动生态升级.98第六章 工业互联网安全需求与能力构建演进发展趋势第六章 工业互联网安全需求与能力构建演进发展趋势6.1.

17、总体演进趋势.1006.2.用户分阶段能力建设建议.103参考文献.1051第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述在工业互联网蓬勃发展的当下，工业领域安全的重要性愈发凸显。随着信息化与工业化深度融合，工业生产系统从单机走向互联、从封闭走向开放，极大提升了生产的网络化、智能化与协同化水平。但与此同时，工业领域相关的安全风险隐患也随之而来。我国工业领域安全相关概念众多，像工业互联网安全、工业控制系统安全、工业网络安全等相互交叉，导致在标准研制、技术发展、企业应用等环节存在概念理解偏差。本章将深入剖析几个工业领域安全的核心概

18、念，明确工业互联网安全的定义，细致对比传统 IT 安全与工业互联网安全的差异，清晰界定本报告的研究范围。同时，全面梳理工业互联网与工业领域安全的发展脉络，涵盖全球工业战略对比、安全重要性阐述、互联网变革的影响以及安全建设基本原则。这不仅有助于业界精准把握工业领域安全内涵，更能为后续安全能力构建、实施路径规划等提供坚实的理论基础与方向指引。1.1.核心概念辨1.1.核心概念辨析与研究定位析与研究定位1.1.1.工业领域安全概念辨析1.1.1.工业领域安全概念辨析工业领域安全范畴广泛，涉及工业生产运转的各个环节与层面，对其核心概念进行清晰界定，是深入探究工业互联网安全的基石。（一）工业领域所指范围

19、（一）工业领域所指范围我国作为装备制造领域的强国，拥有全球最为齐全的工业门类，全面涵盖了工业领域的 41 个大类。从基础的采矿到尖端的制造，全面覆盖7 类资源开采为国家的工业发展奠定了坚实的基础，31 类制造业贯穿了人们的衣食住行，而 3 类能源供应则确保了万家灯火的明亮，共同构筑起了全球最为完整的工业体系金字塔。2第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述关于具体的分类，其依据是 2019 年 3 月经第 1 号修改单修订后，由国家标准化管理委员会正式批准，并于同年 3 月 29 日起正式实施的 GB/T 4754-2017国民经济行业分类标准。该标准将我国的工业体系总体划分为：采矿业（7 类）

20、，主要涉及资源的开采与初步加工；制造业（31 类），广泛涵盖了轻工、重工以及高新技术等全产业链环节；以及电力、燃气及水生产和供应业（3 类），主要关注基础能源与公共事业的供应。这一科学而细致的分类体系，不仅充分展现了中国工业结构的全面性与细分领域的深度，更为经济统计、政策制定以及产业分析提供了权威且标准化的依据。工业领域所指范围概览工业领域所指范围概览一、采矿业（门类 B，7 个大类）一、采矿业（门类 B，7 个大类）1.煤炭开采和洗选业2.石油和天然气开采业3.黑色金属矿采选业（如铁矿、锰矿）4.有色金属矿采选业（如铜矿、铝矿）5.非金属矿采选业（如石灰石、宝石）6.开采专业及辅助性活动（采

21、矿技术支持服务）7.其他采矿业（如地热、矿泉水开采）二、制造业（门类 C，31 个大类）二、制造业（门类 C，31 个大类）1.农副食品加工业2.食品制造业3.酒、饮料和精制茶制造业4.烟草制品业5.纺织业6.纺织服装、服饰业7.皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业8.木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业9.家具制造业10.造纸和纸制品业11.印刷和记录媒介复制业12.文教、工美、体育和娱乐用品制造业13.石油、煤炭及其他燃料加工业14.化学原料和化学制品制造业15.医药制造业16.化学纤维制造业17.橡胶和塑料制品业18.非金属矿物制品业（如水泥、玻璃）19.黑色金属冶炼和压延加工业（炼钢）20.

22、有色金属冶炼和压延加工业（铜冶炼、铝冶炼）21.金属制品业（如金属门窗、金属工具）22.通用设备制造业（如锅炉、机床）23.专用设备制造业（如石油钻采专用设备制造、隧道施工专用机械制造）3第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述24.汽车制造业25.铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业26.电气机械和器材制造业27.计算机、通信和其他电子设备制造业28.仪器仪表制造业29.其他制造业（如日用杂品制造、核辐射加工及其他未列明制造业）30.废弃资源综合利用业31.金属制品、机械和设备修理业三、电力、热力、燃气及水生产和供应业（门类 D，3 个大类）三、电力、热力、燃气及水生产和供应业（门类 D，

23、3 个大类）1.电力、热力生产和供应业2.燃气生产和供应业3.水的生产和供应业。（二）工业领域安全核心概念解析（二）工业领域安全核心概念解析(1)工业互联网(1)工业互联网工业互联网作为新一代信息技术与工业经济深度融合的产物，是工业智能化发展的关键综合信息基础设施。通过连接人、数据和机器，实现工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合，具有体系复杂性、融合涌现性、威胁广谱性、演化持续性等特点。其涵盖工业企业从生产设备、工艺流程到企业管理、供应链协同等全流程的数字化、网络化与智能化转型。工业互联网概念示例工业互联网概念示例某大型家电制造企业搭建工业互联网平台，将分布在全球的生产线、仓储

24、物流系统、销售终端与客户服务平台连接，通过数据分析实现订单智能排产、设备预测性维护，显著提升生产效率与客户响应速度。(2)工业安全(2)工业安全工业安全则致力于确保工业生产活动的顺利开展，避免人员伤亡、财产损失以及环境破坏。其范畴不仅包含生产过程中的物理安全，如机械防护、防火防爆、电气安全等传统工业安全领域，还延伸至工业信息安全等新兴领域。在数字化浪潮下，工业安全的内涵与外延不断拓展，以适应工业互联网时代的发展需求。4第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述工业安全概念示例工业安全概念示例某石油炼化厂在装置检修时，严格执行动火作业审批制度，对作业区域进行可燃气体检测，配备消防器材与监护人员，有效

25、防止因明火引发的爆炸事故，保障生产安全。(3)工业信息安全(3)工业信息安全工业信息安全在工业领域安全体系中占据关键地位，着重于对工业数据在采集、传输、存储、处理、共享等全生命周期过程中的安全保护。确保数据的保密性、完整性与可用性，防止数据泄露、篡改与丢失，避免因数据安全问题影响工业生产的正常运行以及企业的核心竞争力。工业信息安全概念示例工业信息安全概念示例某汽车制造企业的研发部门，通过设置数据分级权限管理，限制核心车型设计图纸、工艺参数的访问范围，并采用加密存储，防止竞争对手窃取关键技术数据。反之，企业的生产工艺数据、客户信息、财务数据等若遭到泄露或破坏，可能引发严重的生产事故、商业风险与经

26、济损失。(4)工业网络安全(4)工业网络安全工业网络安全主要聚焦于工业环境中的网络架构安全，包括工厂内部的工业以太网、工业无线网络，以及工厂外部与用户、协作企业等实现互联的公共网络。防范网络攻击、恶意软件入侵、网络窃听等安全威胁，保障工业网络通信的稳定性与可靠性，确保生产指令的准确下达与生产数据的顺畅传输。工业网络安全概念示例工业网络安全概念示例震网病毒通过工业网络入侵伊朗核设施，利用西门子工业控制系统的漏洞，篡改离心机运行参数，导致大量设备损毁，凸显了工业网络安全防护的紧迫性与重要性。(5)工业数据安全(5)工业数据安全工业数据安全作为工业信息安全的核心组成部分，专门针对工业数据的安全保护。

27、从数据的访问控制、加密存储，到数据备份与恢复等方面，构建全方位的数据安全防护体系，防止敏感工业数据被窃取、篡改或滥用。在工业互联网环境下，不同企业、不同系统之间的数据交互频繁，数据安全风险加剧，如何保障数据在跨域流动过程中的安全性，成为工业数据安全面临的重要挑战。工业数据安全概念示例工业数据安全概念示例某电力公司在向第三方能源分析平台传输用电数据时，采用同态加密技术，使数据在加密状态下完成计算，既实现数据价值挖掘，又避免用户用电习惯等敏感信息泄露。(6)工控安全(6)工控安全工控安全，即工业控制系统安全，重点关注工业控制系统（ICS）的安全防护。工业控制系统广泛应5第一章 工业领域安全概念辨析

28、与背景概述用于电力、能源、制造业等关键领域，包括数据采集与监视控制系统（SCADA）、分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）等。其防护目标是抵御外部攻击对工业控制系统的入侵，防止控制指令被恶意篡改、系统被破坏，确保工业生产过程的连续性与稳定性。任何针对工控系统的攻击，都可能引发生产事故，对国计民生造成重大影响。工控系统及工控安全概念示例工控系统及工控安全概念示例1.工业控制系统简介1.工业控制系统简介工控系统，全称为工业控制系统（ICS），是几种类型控制系统的总称，包括数据采集与监视控制系统（SCADA）、集散控制系统（DCS）和其它控制系统，如在工业部门和关键基础设施中经常使用

29、的可编程逻辑控制器（PLC）。工业控制系统通常用于诸如电力、水和污水处理、石油和天然气、化工、交通运输、制药、纸浆和造纸、食品和饮料以及离散制造（如汽车、航空航天和耐用品）等行业。工业控制系统主要由过程级、操作级以及各级之间和内部的通信网络构成，对于大规模的控制系统，也包括管理级。其中：（1）过程级包括被控对象、现场控制设备和测量仪表等；（2）操作级包括工程师和操作员站、人机界面和组态软件、控制服务器等；（3）管理级包括生产管理系统和企业资源系统等；（4）通信网络包括商用以太网、工业以太网、现场总线等。2.工业控制系统层次模型2.工业控制系统层次模型参考国际标准 IEC 62264-1 的工业

30、控制系统经典层次模型，工控网络层次模型从上到下共分为 5 个层级，依次为企业资源层、生产管理层、过程监控层、现场控制层和现场设备层，不同层级的实时性要求不同。其中：（1）企业资源层主要包括 ERP 系统功能单元，用于为企业决策层员工提供决策运行手段；（2）生产管理层主要包括 MES 系统功能单元，用于对生产过程进行管理，如制造数据管理、生产调度管理等；（3）过程监控层主要包括监控服务器与 HMI 系统功能单元，用于对生产过程数据进行采集与监控，并利用 HMI 系统实现人机交互；（4）现场控制层主要包括各类控制器单元，如 PLC、DCS 控制单元等，用于对各执行设备进行控制；（5）现场设备层主要

31、包括各类过程传感设备与执行设备单元，用于对生产过程进行感知与操作。3.工控安全概念示例3.工控安全概念示例2015 年乌克兰电网遭受黑客攻击，攻击者通过入侵电力调度系统，篡改 SCADA 指令，导致部分地区停电数小时，影响民众正常生活与社会秩序。(7)(7)工业设备安全工业设备安全工业设备安全围绕工业生产中各类设备的安全运行展开，涵盖设备的物理安全、设备固件安全以及设备接入网络后的安全。确保设备不被损坏、设备固件不被破解或篡改，防止设备成为网络攻击的入口，保障设备在整个生命周期内能够稳定、可靠地运行，为工业生产提供坚实的物质基础。工业设备安全概念示例工业设备安全概念示例某精密机械加工厂定期对数

32、控机床进行固件升级，并通过白名单机制限制设备接入的网络地址，防止黑客利用固件漏洞远程操控机床，避免加工精度下降或设备损毁。(8)工业生产安全(8)工业生产安全6第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述工业生产安全涉及工业生产过程中的人员安全、生产流程安全以及生产环境安全。从安全生产规章制度的建立与执行，到生产设备的安全操作规程，再到生产现场的安全防护设施配备，全方位保障工业生产活动在安全的环境下进行，预防和减少生产事故的发生。工业生产安全概念示例工业生产安全概念示例某建筑材料厂在粉尘作业车间安装除尘设备与粉尘浓度监测仪，为工人配备防尘口罩，定期组织安全培训，有效降低粉尘爆炸风险与工人职业病发生率

33、。(9)工业工序安全(9)工业工序安全工业工序安全强调工业生产各工序之间的安全衔接与协同，确保工艺流程的合理性与安全性。避免因工序设计不合理、操作不当等原因引发安全事故，保障产品质量的同时，提升生产效率与安全性。例如，化工生产中的化学反应工序，若温度、压力等控制不当，极易引发爆炸等严重安全事故。工业工序安全概念示例工业工序安全概念示例某制药企业在药品合成工序中，设置严格的温度与压力自动控制系统，当反应釜参数超出安全阈值时，系统自动启动冷却与泄压装置，防止因反应失控导致爆炸。(10)工业现场安全(10)工业现场安全工业现场安全关注工业生产现场的安全管理，包括现场作业人员的安全行为规范、现场设备设

34、施的安全状态维护以及现场环境的安全隐患排查治理等。通过强化现场安全管理，营造安全的作业环境，降低事故风险，确保工业生产活动的顺利进行。工业现场安全概念示例工业现场安全概念示例某港口码头对起重机操作人员实施持证上岗制度，定期检查设备钢丝绳磨损情况与制动系统可靠性，清理作业区域障碍物，减少吊装作业过程中的碰撞与坠落事故。(11)工业功能安全(11)工业功能安全工业功能安全侧重于保障工业设备与系统在规定条件下、规定时间内完成规定功能的可靠性，以及当系统发生故障时，能将风险降低到可接受水平，从而保障生产安全。例如，安全仪表系统（SIS）在工业生产中发挥着关键的安全保护作用，当生产过程出现异常时，能够及

35、时触发保护动作，防止事故的发生与扩大。工业功能安全概念示例工业功能安全概念示例某天然气输送站的 SIS 系统实时监测管道压力，当压力超过临界值时，系统自动切断阀门并启动紧急放空装置，避免管道爆裂引发燃气泄漏与爆炸。7第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述(12)工业物联安全(12)工业物联安全工业物联安全是随着物联网技术在工业领域的广泛应用而产生的安全需求，主要保障工业物联网中设备、网络、数据以及应用之间的安全连接与交互。面对物联网环境下设备数量庞大、异构性强、通信协议复杂等特点，有效防范物联网特有的安全威胁，如设备身份伪造、数据重放攻击等，确保工业物联系统的安全稳定运行。工业物联安全概念示例

36、工业物联安全概念示例某智能工厂部署的物联网传感器，通过数字证书进行双向身份认证，并采用轻量级加密协议传输数据，防止不法分子伪造设备身份上传虚假数据，误导生产决策。（三）工业领域安全概念的关联性剖析（三）工业领域安全概念的关联性剖析上述 12 个安全概念虽各有侧重，但彼此间存在一定的关联性，都属于工业领域安全的范畴。工业互联网作为基础框架，为工业生产数字化转型提供支撑，而工业安全、工控安全、工业信息安全、工业网络安全、工业数据安全等概念均基于此框架展开，相互交织、相互影响。其中：(1)工业信息安全、工业数据安全、工控安全、工业网络安全等围绕数据与系统展开的安全概念具有较强的关联性。(1)工业信息

37、安全、工业数据安全、工控安全、工业网络安全等围绕数据与系统展开的安全概念具有较强的关联性。工业数据安全是工业信息安全的核心内容，而工控安全则是保障工业控制系统这一产生和处理关键数据载体的安全，三者共同维护工业生产的数据与控制安全。工业网络安全为数据传输提供安全通道，是工业信息安全和工控安全实现的基础条件，没有安全的网络环境，数据安全与系统安全将难以保障。(2)工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全、工业物联安全等概念，更多聚焦于生产实际场景。(2)工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全、工业物联安全等概念，更多聚焦于生产实际场景。工业

38、设备安全是工业生产安全的物质基础，设备的稳定运行保障了生产流程的连续性；工业工序安全与工业现场安全是工业生产安全的具体实施环节，前者确保工艺流程安全，后者关注现场作业环境安全；工业功能安全则从可靠性角度，为工业设备和系统的安全运行提供保障。工业物联安全则通过保障物联网设备、网络与数据交互安全，进一步增强工业设备安全与工业网络安全的防护能力。(3)对现有多个相关概念的范围进行边界划分(3)对现有多个相关概念的范围进行边界划分基于同类合并原则，可将工业领域安全划分为三大体系：信息与数据安全体系、生产运行安全体系、融合创新安全体系。这种划分有助于更清晰地把握工业领域安全的架构，为后续制定针对性的安全

39、策略与措施提供便利。其中：信息与数据安全体系，涵盖工业信息安全、工业网络安全、工业数据安全、工控安全，主要保障工业数据全生命周期安全及控制系统稳定运行；生产运行安全体系，包含工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全，聚焦生产过程中物理实体与工艺流程的安全；8第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述融合创新安全体系，以工业互联网安全为核心，融合工业物联安全、工业云安全等概念，关注新一代信息技术与工业融合带来的新型安全挑战与防护需求。诸多工业安全概念的紧密关联性示例诸多工业安全概念的紧密关联性示例以某汽车制造企业为例，在推进工业互联网转型过程中，该企业构建了覆盖生产全流程

40、的智能系统。通过工业网络将生产线上的工业设备、工控系统与管理平台连接，实现数据实时传输与智能决策。然而，一次黑客攻击事件暴露了多维度的安全风险：黑客首先利用工业网络安全漏洞，入侵工厂无线网络，进而渗透到工业控制系统。恶意篡改 PLC控制程序，导致生产线机械臂异常运行，造成设备损毁，这直接威胁到工业设备安全与工控安全；同时，生产工艺数据、订单数据被窃取，引发工业数据安全危机；现场作业人员因机械臂失控面临人身安全威胁，生产被迫中断，工业生产安全、工业现场安全均受到严重影响。此次事件中，工业网络安全漏洞成为攻击入口，引发了数据、系统、设备、生产等多方面的安全问题，充分体现了工业信息安全、工业网络安全

41、、工业数据安全、工控安全、工业设备安全、工业生产安全等概念间的紧密关联性。该企业事后按照工业领域安全的三大体系进行整改：在信息与数据安全体系方面，升级网络防火墙，加强数据加密与访问控制；生产运行安全体系中，增设设备异常监测装置，优化生产操作规程；融合创新安全体系内，引入物联网设备身份认证技术，强化工业物联安全防护，有效提升了整体安全水平。（四）等保 2.0 视角下工业控制系统安全的边界与要求（四）等保 2.0 视角下工业控制系统安全的边界与要求伴随着云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术在关键信息基础设施中的广泛应用，等保 2.0（全称为网络安全等级保护 2.0 制度）在原有基础上，即 20

42、08 年发布的GB/T22239-2008 信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求及其配套政策文件和标准，进行了全面的升级与优化。其核心在于针对不同保护对象的安全目标、技术特点、应用场景的差异，融合通用安全与新型应用安全扩展要求，注重主动防御、安全可信、动态感知和事前/事中/事后全流程全面审计，实现了对传统信息系统、基础信息网络、云计算、大数据、物联网、移动互联网和工控信息系统等级保护对象的全覆盖。(1)等保 2.0 对工业控制系统提出了专门的安全扩展要求(1)等保 2.0 对工业控制系统提出了专门的安全扩展要求物理和环境安全：着重关注室外控制设备的安全防护，包括设备箱体、装置及周边环境，确

43、保物理设施在复杂环境下的安全性与稳定性。网络和通信安全：针对工业控制系统网络环境的特性，新增网络架构安全防护、通信传输、访问控制等要求，并强化了拨号与无线使用控制，保障网络通信的安全可靠，防止非法接入与数据泄露。设备和计算安全：聚焦于控制设备，如 PLC、DCS 控制器等，提出了更高的安全要求，以确保这些执行关键控制逻辑和数据采集功能的设备免受攻击与破坏。安全建设管理：在产品采购、使用及软件外包环节增加明确要求，尤其是针对工控设备和专用信息安全产品，强调了保密与专业性，从源头把控安全风险。安全运维管理：对漏洞和风险管理、恶意代码防范管理、安全事件处置等方面的需求进行了优化调整，使其更契合工业场

44、景和工业控制系统的运维特点，能够及时发现并应对安全威胁。9第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述等保 2.0 对工业控制系统提出的安全扩展要求等保 2.0 对工业控制系统提出的安全扩展要求除了安全通用要求，等保 2.0 对工业控制系统提出了安全扩展要求，以适用工业控制的特有技术和应用场景特点。其中，安全扩展的特殊要求包括：物理和环境安全：物理和环境安全：增加了对室外控制设备的安全防护要求，如放置控制设备的箱体或装置以及控制设备周围的环境；网络和通信安全：网络和通信安全：增加了适配于工业控制系统网络环境的网络架构安全防护要求、通信传输要求以及访问控制要求，增加了拨号使用控制和无线使用控制的要求；

45、设备和计算安全：设备和计算安全：增加了对控制设备的安全要求，控制设备主要是应用到工业控制系统当中执行控制逻辑和数据采集功能的实时控制器设备，如 PLC、DCS 控制器等；安全建设管理：安全建设管理：增加了产品采购和使用和软件外包方面的要求，主要针对工控设备和工控专用信息安全产品的要求，以及工业控制系统软件外包时有关保密和专业性的要求；安全运维管理：安全运维管理：调整了漏洞和风险管理、恶意代码防范管理和安全事件处置方面的需求，更加适配工业场景应用和工业控制系统。(2)工业安全防护的重点集中在工业主机安全、边界安全和工业安全管理三个关键领域(2)工业安全防护的重点集中在工业主机安全、边界安全和工业

46、安全管理三个关键领域工业主机安全要求：工业主机安全要求：一方面要通过技术手段或主动免疫可信验证机制，有效识别并阻断恶意代码入侵与病毒行为；另一方面，对于控制设备的补丁更新、固件更新需谨慎操作，在充分测试评估确保不影响系统安全稳定运行的前提下进行。此外，要对控制设备的软盘驱动、光盘驱动、USB 接口等非必要接口进行关闭或拆除，若必须保留，则要实施严格的监控管理，防止外部设备成为安全隐患的入口。工业安全边界安全要求：工业安全边界安全要求：在边界防护上，要确保跨越边界的访问和数据流通过受控接口进行，严格检查和限制非授权设备私自接入内部网络以及内部用户非授权访问外部网络的行为。限制无线网络的使用，确保

47、其通过受控边界设备接入内部网络。在网络架构方面，工业控制系统与企业其他系统间要进行区域划分，并采用单向技术隔离手段；工业控制系统内部也要依据业务特点划分安全域，各安全域之间采取技术隔离措施。在访问控制上，要在工业控制系统与企业其他系统间部署访问控制设备，配置合理的访问控制策略，禁止通用网络服务穿越区域边界，以此防范外部网络攻击对工业核心生产系统的威胁。工业安全管理要求：工业安全管理要求：在集中管控方面，要划分特定管理区域，对网络中的安全设备和组件进行有效管控，建立安全信息传输路径以保障管理的安全性。集中监测网络链路、设备及服务器的运行状况，收集汇总分散在各设备上的审计数据并进行集中分析，确保审

48、计记录留存时间符合法规要求。集中管理安全策略、恶意代码防范以及10第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述补丁升级等安全相关事项，及时识别、报警并分析网络中发生的各类安全事件，通过全面、集中的管理手段，提升工业网络的整体安全态势感知与应对能力。等保 2.0 对工业控制系统三个关键领域提出的安全要求等保 2.0 对工业控制系统三个关键领域提出的安全要求从等保 2.0 对工业控制系统安全的通用要求和扩展要求，可以看出工业安全防护的重点在工业主机安全、边界安全和工业安全管理三个领域。工业主机安全要求工业主机安全要求8.1.4.5 恶意代码防范应采用免受恶意代码攻击的技术措施或主动免疫可信验证机制及时识

49、别入侵和病毒行为，并将其有效阻断。8.5.4.1 控制设备安全b)应在经过充分测试评估后，在不影响系统安全稳定运行的情况下对控制设备进行补丁更新、固件更新等工作；c)应关闭或拆除控制设备的软盘驱动、光盘驱动、USB 接口、串行口或多余网口等，确需保留的必须通过相关的技术措施实施严格的监控管理；工业安全边界安全要求工业安全边界安全要求8.1.3.1 边界防护a)应保证跨越边界的访问和数据流通过边界设备提供的受控接口进行通信；b)应能够对非授权设备私自联到内部网络的行为进行检查或限制；c)应能够对内部用户非授权联到外部网络的行为进行检查或限制；d)应限制无线网络的使用，保证无线网络通过受控的边界设

50、备接入内部网络；8.5.2.1 网络架构a)工业控制系统与企业其他系统之间应划分为两个区域，区域间应采用单向的技术隔离手段；b)工业控制系统内部应根据业务特点划分为不同的安全域，安全域之间应采用技术隔离手段；8.5.3.1 访问控制a)应在工业控制系统与企业其他系统之间部署访问控制设备，配置访问控制策略，禁止任何穿越区域边界的E-Mail、Web、Telnet、Rlogin、FTP 等通用网络服务；工业安全管理要求工业安全管理要求8.1.5.4 集中管控a)应划分出特定的管理区域，对分布在网络中的安全设备或安全组件进行管控；b)应能够建立一条安全的信息传输路径，对网络中的安全设备或安全组件进行

51、管理；c)应对网络链路、安全设备、网络设备和服务器等的运行状况进行集中监测；d)应对分散在各个设备上的审计数据进行收集汇总和集中分析，并保证审计记录的留存时间符合法律法规要求；e)应对安全策略、恶意代码、补丁升级等安全相关事项进行集中管理；f)应能对网络中发生的各类安全事件进行识别、报警和分析；（五）基于等保 2.0 的工业领域安全概念分类重构（五）基于等保 2.0 的工业领域安全概念分类重构结合等保 2.0 对工业控制系统的安全要求，工业领域安全相关概念间的关联性更为清晰，且在合规框架下可实现更科学的分类。等保 2.0 通过通用安全要求与扩展安全要求的结合，为工业领域安全提供了技术标准与管理

52、规范，各安全概念需在此框架下协同作用，共同构建工业领域安全防护体系。(1)12 个安全概念结合等保 2.0 后的关联性分析(1)12 个安全概念结合等保 2.0 后的关联性分析工业网络安全、工业数据安全、工控安全三者紧密耦合，构成工业领域安全核心防线工业网络安全、工业数据安全、工控安全三者紧密耦合，构成工业领域安全核心防线11第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述工业网络安全为数据传输与系统运行提供安全通道，其边界防护要求（如部署工业防火墙、划分安全域）直接影响工业数据安全与工控安全。例如，等保 2.0 要求在工业控制系统与企业其他系统间部署单向技术隔离手段（如工业网闸），防止外部攻击渗透，保

53、障工控系统指令与生产数据的完整性。工业数据安全作为信息安全的核心，其加密传输、访问控制等措施依赖工业网络安全的技术支撑；同时，工控系统中的关键数据（如控制指令、设备参数）一旦泄露或篡改，将直接威胁工控安全。如乌克兰电网攻击事件中，黑客通过篡改 SCADA 系统数据导致停电，暴露了数据安全与工控安全的脆弱性。工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全则聚焦生产实际场景，形成生产运行安全的闭环管理工业设备安全、工业生产安全、工业工序安全、工业现场安全、工业功能安全则聚焦生产实际场景，形成生产运行安全的闭环管理工业设备安全是生产安全的基础，其固件更新、接口管控（如等保 2.

54、0 要求关闭非必要 USB 接口）直接影响设备稳定性与生产连续性。工业功能安全通过安全仪表系统（SIS）实现异常响应，保障设备与人员安全，与工业生产安全、工序安全形成联动。例如，天然气输送站的 SIS 系统在压力超标时自动切断阀门，既防止设备损坏（工业设备安全），又避免爆炸事故（工业生产安全），同时保障化学反应工序的安全运行（工业工序安全）。工业信息安全、工业互联网安全、工业物联安全作为数字化转型的关键领域，需满足等保 2.0 对新技术应用的扩展要求工业信息安全、工业互联网安全、工业物联安全作为数字化转型的关键领域，需满足等保 2.0 对新技术应用的扩展要求工业互联网平台的安全防护（如身份认证

55、、数据加密）需遵循信息安全全生命周期管理原则；工业物联网设备的接入安全（如数字证书双向认证）则需适配等保 2.0 对无线使用控制、设备身份验证的要求。这些概念通过技术融合，为工业领域安全提供创新防护手段。(2)12 个安全概念结合等保 2.0 后的合理划分(2)12 个安全概念结合等保 2.0 后的合理划分基于等保 2.0 对工控系统安全的合规要求，安全牛认为，工业领域安全可进一步划分为基础安全防护体系、核心系统安全体系与管理支撑安全体系三大类，既能符合等保 2.0 的合规框架，又能体现工业领域安全概念的协同性，为企业落实等级保护要求、构建系统化安全能力提供明确指引。其中：基础安全防护体系：基

56、础安全防护体系：涵盖工业网络安全、工业设备安全、工业现场安全。对应等保 2.0 中物理和环境安全、网络和通信安全、设备和计算安全的扩展要求，通过部署工业防火墙、加固设备固件、规范现场作业流程等措施，构建物理与网络层面的基础防护。12第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述基础安全防护体系在工业领域的应用说明基础安全防护体系在工业领域的应用说明某新能源汽车制造工厂引入等保 2.0 理念构建安全体系。在工业网络安全方面，部署工业防火墙划分安全域，禁止办公区与生产区直接通信，阻断勒索病毒通过企业内网横向传播；针对工业设备安全，对焊接机器人等关键设备实施固件白名单管理，关闭非必要 USB 接口，并定期巡

57、检设备物理状态；在工业现场安全上，通过智能安全帽实时监测作业人员位置与生命体征，利用 AI 摄像头识别违规操作，同时对车间 AGV 物流小车划定安全行驶路径，避免碰撞事故。该案例体现了基础防护体系通过物理隔离、设备管控与现场监测，构建抵御外部威胁的第一道防线。核心系统安全体系：核心系统安全体系：包含工业数据安全、工控安全、工业信息安全。围绕等保 2.0 对数据保护、系统防护的重点要求，通过数据加密、访问控制、白名单机制等技术，保障工控系统与核心数据的安全运行。管理支撑安全体系：管理支撑安全体系：整合工业互联安全、工业物联安全、工业生产安全、工业工序安全、工业功能安全。对应等保 2.0 安全建设

58、管理与安全运维管理要求，通过安全策略制定、集中管控平台搭建、应急响应机制完善，实现安全管理的全流程覆盖与动态优化。管理支撑安全体系在工业领域的应用说明管理支撑安全体系在工业领域的应用说明某国家级智能制造示范工厂以等保 2.0 为框架整合管理支撑体系。工业互联安全上，通过零信任架构实现设备与用户的动态身份认证，防止非法接入；工业物联安全中，对 5000+物联网传感器采用端到端加密通信，并定期更新数字证书；工业生产安全依托 AI 算法分析摄像头与传感器数据，提前预警高温、漏电等风险；工业工序安全则通过数字孪生技术模拟生产流程，优化化工反应釜的温度、压力控制逻辑；工业功能安全方面，安全仪表系统 SI

59、S 与 MES 系统联动，当设备故障时自动触发停机并启动应急预案。该案例凸显了管理支撑体系通过技术融合与流程优化，实现安全管理的智能化与动态化。核心系统安全体系在工业领域的应用说明核心系统安全体系在工业领域的应用说明某大型石化企业依据等保 2.0 要求强化核心系统防护。在工业数据安全层面，对原油炼化工艺参数、设备运行数据实施分级加密，采用区块链技术保障数据溯源不可篡改；工控安全方面，在 DCS 控制系统与企业管理网之间部署工业网闸，仅允许单向传输非敏感数据，并对 PLC 控制器启用主动免疫可信验证机制，防止震网病毒类攻击篡改控制指令；工业信息安全领域，搭建全生命周期数据管理平台，实现从传感器采

60、集到云端分析的数据加密传输与权限动态管控。此案例展示了核心系统安全通过数据保护、系统加固与信息管控，确保生产核心环节的稳定运行。13第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述1.1.2.工业互联网安全定义与特性解析1.1.2.工业互联网安全定义与特性解析（一）基于工业领域安全体系的定义考量（一）基于工业领域安全体系的定义考量工业互联网安全是工业领域安全体系在数字化、网络化、智能化发展背景下的核心构成，其本质是覆盖“设备、控制、网络、平台、数据”的立体防护体系，通过融合“网络安全技术”“工业机理知识”“行业合规要求”，形成跨领域的安全能力边界。其定义需紧密依托 1.1.1 中在等保 2.0 视角下的

61、工业领域安全概念体系，即作为连接工业生产全要素、全产业链、全价值链的关键纽带，工业互联网安全旨在融合工业领域安全的基础防护、核心系统防护与管理支撑防护三大体系，通过技术、管理与运营协同，保障工业互联网环境下生产系统、网络设施、数据资源及应用服务的安全稳定运行。从构成范畴来看，工业互联网安全覆盖设备、控制、网络、平台和数据五大核心领域，与 1.1.1 中工业设备安全、工控安全、工业网络安全等相关概念形成映射。例如，工业设备安全中的智能传感器防护，对应工业互联网安全中设备层的网络接入安全；工控安全的控制系统指令校验，直接关系到工业互联网控制层的安全稳定。同时，等保 2.0 对工业控制系统的安全扩展

62、要求，如物理环境安全、网络架构安全等，进一步明确了工业互联网安全在合规层面的边界与技术规范。（二）工业互联网安全的精准定义（二）工业互联网安全的精准定义工业互联网安全，是综合运用各类网络安全技术，紧密结合工业机理知识，并严格遵循行业合规要求，针对工业互联网环境下的设备、控制、网络、平台、数据等关键环节，构建的一套全方位、多层次、动态化的安全防护体系。其目的在于抵御内外部各类安全威胁，确保工业互联网中信息的保密性、完整性与可用性，维持工业生产的连续性、稳定性与可靠性，避免因安全事件导致工业生产事故、经济损失以及对社会和环境产生负面影响。这一定义强调，工业互联网安全并非孤立的网络安全范畴，是深度扎

63、根于工业生产实际：设备安全上，设备安全上，需兼顾设备的物理安全、运行安全以及网络接入后的安全风险；控制安全控制安全围绕工业控制系统，保障指令准确无误执行；在网络安全层面，在网络安全层面，不仅要防范传统网络攻击，更要适配工业网络复杂的拓扑结构与特殊协议；平台安全平台安全则保证基于工业互联网平台的各类工业应用程序稳定运行，不被恶意利用；数据安全数据安全贯穿数据全生命周期，确保工业数据不被泄露、篡改。例如在汽车制造工厂中，工业互联网安全既要保障生产线上自动化设备间通信网络的安全，防止数据传输被窃听干扰，又要确保工业机器人等设备自身安全可控，控制程序不被篡改，还要对生产数据进行妥善保护，以及保障生产管

64、理应用系统正常运转，各个环节相互关联、缺一不可，共同支撑起工业互联网安全的大厦。14第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述（三）工业互联网安全多维度融合的技术特性与核心领域（三）工业互联网安全多维度融合的技术特性与核心领域基于工业领域安全概念的关联性与等保 2.0 的合规导向，工业互联网安全在技术维度呈现五大核心领域的深度融合特性：设备安全：设备安全：继承工业设备安全概念，强化网络互联场景下的防护能力。结合等保 2.0 对控制设备的安全要求，通过固件白名单管理、接口权限控制等技术，防止设备成为网络攻击入口。例如，某智能工厂对数控机床实施设备指纹识别技术，只有通过认证的设备才能接入生产网络，有效

65、抵御针对设备的恶意入侵。控制安全：控制安全：以工控安全为基础，融合等保 2.0 对工业控制系统的指令验证与系统稳定性要求。采用可信计算技术确保控制指令的真实性与完整性，通过冗余架构设计提升系统容错能力。如电力调度系统中，通过双机热备与指令加密传输，保障电网调控指令的准确执行，避免因指令篡改导致电力供应中断。网络安全：网络安全：依据工业网络安全概念与等保 2.0 的网络架构安全要求，针对工业网络异构性与实时性特点，部署工业防火墙、网闸等专用设备。例如，某石化企业在生产网络与办公网络间部署工业网闸，采用协议深度解析技术，仅允许特定工业协议（如 Modbus）的安全数据交换，阻断针对 PLC 的攻击

66、流量。平台安全：平台安全：作为工业信息安全与工业互联网融合的关键领域，平台安全需满足等保 2.0 对云计算、大数据平台的安全要求。通过零信任架构实现访问动态授权，利用区块链技术保障数据存证可信。某工业云平台对用户身份进行多因素认证，并对数据操作进行全流程审计，确保工业互联网应用安全可靠。数据安全：数据安全：贯穿工业数据安全与等保 2.0 的数据全生命周期保护要求，在采集阶段采用同态加密技术实现数据加密计算，传输过程中利用量子密钥分发保障数据机密性，存储环节通过分布式存储与数据15第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述沙箱技术防止泄露。如能源企业对电力负荷数据进行分级分类管理，仅授权用户可在数据

67、沙箱内进行分析，实现数据价值挖掘与安全保护的平衡。（四）与传统 IT 安全的差异化特性解析（四）与传统 IT 安全的差异化特性解析工业互联网安全与传统 IT 安全的差异，根源在于其独特的立体防护体系与跨领域能力需求。相较于传统 IT 安全聚焦数据保密性与服务可用性，工业互联网安全以保障工业生产连续性与物理安全为核心目标，任何安全事件都可能引发物理世界的连锁反应，如化工装置爆炸、电网崩溃等重大事故。在技术架构层面，传统 IT 系统主要采用 TCP/IP 等通用协议，设备标准化程度高，网络部署以数据中心为核心，呈现集中化特点；而工业互联网因需适配电力、制造、能源等多行业场景，大量使用 Modbus

68、、OPC UA、Profibus 等工业协议，这些协议更注重实时性与可靠性，但安全性相对薄弱。同时，工业互联网设备部署高度分散，覆盖工厂现场、远程终端等复杂环境，对网络实时性、稳定性要求极高，例如智能电网的电力调度系统需在毫秒级内完成指令传输与响应。从风险影响范围来看，传统 IT 安全事件通常局限于信息系统内部，如数据库泄露、服务器宕机等，修复后即可恢复业务；而工业互联网安全事件可能通过供应链快速传导，波及能源、交通、医疗等关键基础设施领域。例如 2017 年 NotPetya 病毒攻击乌克兰电网后，迅速扩散至全球多家企业，导致航运、制造等行业遭受重创，造成超百亿美元经济损失。此外，工业互联网

69、安全事故还可能引发环境污染、人员伤亡等严重后果，安全防护的紧迫性与复杂性远超传统 IT 领域。维度维度传统 IT 安全传统 IT 安全工业互联网安全工业互联网安全核心目标以数据保密性（Confidentiality）、完整性（Integrity）和可用性（Availability）为核心，保障信息系统服务稳定。优先保障工业生产连续性与物理安全，防止安全事件引发生产事故、设备损毁或人员伤亡，兼顾数据与系统安全。协议特点以 TCP/IP 协议族为主，辅以 HTTP、SMTP 等通用应用层协议，协议体系成熟且标准化程度高。大量采用 Modbus、OPC UA、Profibus、DNP3 等工业专用协

70、议，协议设计侧重实时性与可靠性，但安全机制相对薄弱部署环境设备与系统集中部署于数据中心或云端，网络环境相对可控，对实时性要求较低。设备分散部署于工厂车间、户外站点等复杂现场环境，网络架构异构性强，需满足毫秒级甚至微秒级的实时性传输要求。风险影响范围安全事件影响多局限于信息系统本身，如数据泄露、服务中断，经济损失以业务停滞与数据修复为主。安全事件可能引发物理世界连锁反应，波及上下游产业链，造成生产停滞、基础设施瘫痪，甚至危及公共安全与环境。安全防护重点侧重于边界防护、数据加密、访问控制等通用安全技术，安全策略相对统一。需要结合工业机理知识与行业合规要求（如等保 2.0），针对不同行业场景定制防护

71、方案，强调系统稳定性与容错能力。1.1.3.本报告研究范围1.1.3.本报告研究范围（一）行业覆盖范围（一）行业覆盖范围本报告紧密围绕工业互联网发展浪潮，聚焦工业关键领域开展研究。重点覆盖制造业、能源行业、采矿业等对国民经济具有战略意义的领域，这些行业作为工业互联网应用的核心场景，其安全防护能力直接16第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述关系到国家经济命脉与基础设施稳定。例如，制造业中的汽车、电子等产业，在智能化转型中大量部署工业互联网平台与智能设备；能源行业涉及电力、石油化工等领域，工业控制系统的安全运行关乎能源供应安全；采矿业的自动化开采与远程监控系统也对安全防护提出了极高要求。同时，兼

72、顾中小企业在工业互联网安全建设中的需求，针对其资源有限、技术薄弱等特点，探索轻量化、易部署的安全解决方案，助力中小企业在数字化转型中筑牢安全防线。（二）技术研究范畴（二）技术研究范畴基于工业互联网安全“设备、控制、网络、平台、数据”的立体防护体系与精准定义，本报告在技术层面重点研究五大核心领域。设备安全方面，探索工业设备固件安全防护、设备身份认证及接口权限管控技术；控制安全聚焦工业控制系统指令验证、可信计算及冗余架构优化；网络安全针对工业协议深度解析、工业防火墙与网闸的应用；应用安全研究零信任架构、区块链存证等技术在工业互联网平台的实践；数据安全关注数据全生命周期加密、沙箱技术及分级分类管理。

73、此外，深入研究 AI 驱动的安全技术，如机器学习在威胁检测与分析中的应用，以及物联网安全、工业云安全等新兴领域的技术创新与融合。（三）内容研究边界（三）内容研究边界本报告以工业互联网安全能力构建为核心，涵盖基础理论、技术应用、实施路径及产业生态等多方面内容。在基础理论层面，明确工业互联网安全的概念体系、与传统 IT 安全的差异及等保 2.0 合规要求；技术应用部分深入剖析安全能力框架设计与关键技术实践；实施路径规划包括安全能力构建的策略、步骤及不同规模企业的实施建议；产业生态分析聚焦安全产业共性能力与代表性厂商方案。这一系列系统性研究，将为工业企业、安全厂商及监管部门提供相对全面、可落地的技术

74、指南与决策参考。1.2.工业互联网与安全发展概述1.2.工业互联网与安全发展概述1.2.1.工业互联网发展概述1.2.1.工业互联网发展概述随着数字化和人工智能技术的飞速发展，各行各业的数智化转型正在加速推进。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正推动着生产制造体系的全要素、全产业链、全价值链的连接与重构，成为全球各国经济竞争、产业重构、生产力变革的战略抓手，亦是第四次工业革命的关键驱动因素。结合业内中研普华产业研究院的统计数据，预计 2025 年，全球工业互联网市场规模近 10 万亿元，中国的工业互联网市场规模约 1.2 万亿元。在我国，截至 2025 年，“工业互联网”已连

75、续第 8 年被写入政府工作报告，充分凸显了其在中国经济发展中的重要地位。作为 2014 年提出的中国制造 2025战略收官之年，2025 年也是中国先进制造业强国建设“三步走”战略的首个十年里程碑。诸如“十四五”智能制造发展规划工业互联网创新发展行动计划（2021-2023 年）等政策持续推进产业升级，尤其像 5G+工业互联网的应用规模全球领先。根据 2025 工业互联网大会披露数据显示，从 2017 年起步至 2024 年，我国工业互联网相关产业的总产值已达到 1.5 万亿元，预计 2025 年带动经济增长将达到 3.5 万亿元。17第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述截至 2024 年

76、12 月，我国已建设超 4000 家 5G 工厂，“5G+工业互联网”全国建设项目超 1.5 万个，实现 41 个工业大类全覆盖，带动了制造业高端化、智能化、绿色化发展。过去十年，工业互联网推动工业全行业数智化转型，实现生产效率提升、业务模式创新和产业协同发展。其中：采矿业（7 大类）中智能矿山行业近年来呈现高速增长态势，关于深入推进矿山智能化建设促进矿山安全发展的指导意见要求到 2026 年全国煤矿智能化产能占比不低于 60%，智能化工作面数量占比不低于 30%，智能化工作面常态化运行率不低于 80%；制造业（31 大类）中 2023 年全国首条 5G-A 超可靠低时延汽车柔性产线实验成功，

77、表明工业互联网在推动属于离散型的汽车制造柔性化生产方面有积极进展，属于流程型的化工、钢铁行业通过数字孪生实现工艺优化、从而降低能耗已经成为行业发展趋势；能源供应业（3 大类）中智能电网和燃气 SCADA 系统的建设持续推进，相应的覆盖率和远程监控率也在逐步提高。得益于政府的高度重视，自 2017 年发布关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见以来，中国目前的工业体系完备，在部分领域具备领先优势，整体处于工业化与数字化深度融合、快速提升成熟度的发展阶段，从基础设施建设、平台建设、技术创新等多方面全面布局、成果斐然，有力推动了产业数字化转型与经济高质量发展。（一）基础设施建设方面（一

78、）基础设施建设方面(1)高质量外网覆盖：工业互联网高质量外网建设成效显著，已基本实现全国地市全覆盖。截至目前，其已为超 97%的地级行政区提供服务，构建起高速泛在、云网融合、智能敏捷的数字大通道，为产业链、供应链、创新链的顺畅运转筑牢网络根基，促进了工业数据的高效传输与交互。(2)标识解析体系完善：我国工业互联网标识解析体系已全面建成。据中国信息通信研究院 2024 年数据，“5+2”国家顶级节点稳定运行，接入顶级节点的二级节点达 383 个，实现全国 31 个省（区、市）全覆盖。标识解析体系如同工业互联网的“神经系统”，赋予每一个物理实体与数字对象全球唯一编码，实现精准定位与信息查询，支撑跨

79、系统、跨企业、跨地域的供应链全流程管理、追踪溯源等应用，有力促进了工业互联网的互联互通与数据流通。（二）平台建设成果（二）平台建设成果目前，我国已培育出 340 余家有影响力的工业互联网平台。这些平台成为推动工业数字化转型的关键载体。以航天云网的 INDICS 平台、长虹的双跨平台、浪潮云洲工业互联网平台等为代表，在行业内发挥着重要引领作用。（三）技术创新突破（三）技术创新突破(1)5G 关键技术进展：我国在工业级 5G 芯片、模组、网关等关键技术上取得重大突破。5G 的低时延、高带宽、广连接特性，使工业现场数据实时采集与传输得以高效实现，有力支撑远程操控、设备协同等应用场景，推动工业互联网向

80、更深度、更广泛领域拓展。(2)技术推动与普及：国家积极推动工业互联网技术向地市县域落地普及，通过“百城千园行”活动，加速中小企业数字化转型。该活动深入各地产业园区、产业集群，为中小企业提供技术咨询、解决方案、应用示范等服务，降低中小企业数字化转型门槛与成本，促进大中小企业融通发展，提升产业链整体18第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述竞争力。中国工业互联网十年发展成果中国工业互联网十年发展成果回顾工业互联网十年发展历程，中国信息通信研究院院长余晓晖在 2025 工业互联网大会上总结了三大深刻变化。这三大变化反映出，全面深度互联与数据驱动的智能闭环，正是我国工业互联网规划设计的核心特质，历经十

81、年验证，已成为支撑制造业高质量发展的关键。（一）三大变化(1)第一个变化是思维模式的转变（一）三大变化(1)第一个变化是思维模式的转变十年前产业更多关注单环节的生产层面自动化与管理层面信息化，而工业互联网提供了体系化思路，将各个链条通过数字化全面打通，实现从系统单个环节的自动化和信息化，向整体的系统性数字化发展跨越。(2)第二个变化体现在发展范式革新(2)第二个变化体现在发展范式革新过去更侧重系统设备自身与生产相关的高效执行硬性能力，如今工业互联网通过系统、环节的互联互通，建立起跨越全生命周期、全生产环节的数据链，形成以数据驱动的优化范式。这种范式将数据与行业机理、知识深度结合，推动行业意识到

82、数据在工业数字化转型中的核心作用，实现从制造、生产，到研发设计、营销服务，再到产业链供应链的全方位智能化升级，构建起数据驱动的智能化优化闭环。(3)第三个变化是技术融合与生态开放(3)第三个变化是技术融合与生态开放在工业互联网发展进程中，数字技术和工业技术深度结合，推动工业体系从相对封闭走向开放。开放的生态让更多技术得以发挥作用，吸引更多主体参与工业数字化转型，加速技术创新与产业升级。工业互联网通过将设备、设施、劳动者等“人、机、物”全面连接，实现了纵向贯通设备、横向打通企业，以及覆盖产品全生命周期的数据链构建。这种深度互联为体系化优化提供了基础，使企业能够灵敏响应市场变化，实现从个性化定制到

83、敏捷制造、以及仓储和供应链与生产深度协同的全新制造模式。打通数据链不仅推动了各环节的数据积累，更与行业知识结合，形成涵盖研发、制造、营销、服务、供应链等多个层面的智能化优化决策闭环。（二）工业互联网自主能力体系构建成果(1)以 5G 为代表的新一代通信技术，以及工业光纤、工业以太网等关键领域，中（二）工业互联网自主能力体系构建成果(1)以 5G 为代表的新一代通信技术，以及工业光纤、工业以太网等关键领域，中国企业已具备相当程度的话语权国企业已具备相当程度的话语权十年前，我国在工业网络领域几乎没有话语权，全球主流的几十种工业网络协议标准几乎均由国外主导，核心设备与关键技术依赖进口。而过去十年间，

84、我国在这一底层基础领域实现了关键突破。“5G+工业互联网”融合应用在制造业、港口、矿山等重点行业实现规模化落地，全国已建设超过 1.85 万个工业5G 项目，不仅在数量上领先，在技术成熟度和应用广度上也显著超越全球同行。例如，在智慧港口场景中，5G 网络支持自动化岸桥、无人集卡的实时协同作业，作业效率提升超 30%。(2)我国已初步建立起自主、安全的物联世界标识体系(2)我国已初步建立起自主、安全的物联世界标识体系在实现全面互联的过程中，数字身份体系的构建至关重要。我国已初步建立起自主、安全的物联世界标识体系，赋予每一个物理设备和产品唯一的数字身份。其中，江苏省探索最为领先，该体系以全局标识为

85、核心，兼容各类私有标识，通过标准化解析协议实现数据统一入口与系统互操作，为物理世界与数字世界的融合打通通路。尽管目前仍处于起步阶段，但未来在工业场景的数据治理、追溯分析和智能管理中，价值将愈发凸显。(3)全国已形成多层级平台体系(3)全国已形成多层级平台体系平台体系建设是我国工业互联网发展的另一核心支柱。全国已形成由 49 家“双跨平台”（跨行业、跨领域）和200 多家特色型平台构成的多层级平台体系，覆盖通用型到行业专用型的多元应用需求。值得关注的是，多数领先平台企业已成功“出海”，凭借成熟技术与市场适配能力，在海外市场斩获佳绩，利润水平普遍高于国内，展现出我国工业互联网平台的国际竞争力。随着

86、平台、网络、标识等体系的逐步完善，我国工业互联网在推动传统产业转型的同时，也孕育出一批具有代表19第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述性的新兴产业。（三）工业互联网与人工智能的融合展望（三）工业互联网与人工智能的融合展望在以大模型和生成式 AI 技术为代表的人工智能浪潮下，工业互联网与人工智能的深度融合正成为产业升级的新引擎。工业人工智能的发展是工业互联网演进的核心方向，旨在实现更精准的数据驱动智能优化决策闭环；而工业互联网凭借其全要素、全产业链的数据采集与沉淀能力，为人工智能模型研发提供场景支撑与数据资源，成为 AI 技术落地的关键载体。二者形成双向赋能的生态：一方面，工业互联网积累的设备

87、运行数据、生产流程数据等，能够帮助 AI 模型学习工业领域的复杂规律；另一方面，人工智能的预测性分析、智能决策能力，可优化工业生产中的资源调度、故障预警等环节。当前，人工智能大模型虽具备一定泛化能力，但在应对工业生产的复杂推理与决策任务时仍存在局限性，尤其在公开数据逐渐饱和的背景下，亟需工业场景的专有数据支撑模型迭代。我国完整的产业体系、丰富的应用场景和庞大的数据资源，为工业 AI 发展提供了天然优势。例如，在汽车制造领域，通过工业互联网采集的设备运行参数、产品质检数据，可用于训练 AI 模型，实现生产工艺的动态优化。若能进一步将语言处理、多媒体分析等 AI 能力拓展至工业研发与决策场景，推动

88、人工智能从专用、浅层应用迈向通用、深层应用，不仅将重塑工业生产模式，更将成为我国抢占全球工业智能化高地的战略突破口。1.2.2.全球工业战略发展对比1.2.2.全球工业战略发展对比在数字化与智能化浪潮席卷全球的当下，工业互联网成为各国重塑产业竞争力的核心战场。各国纷纷出台战略规划，力求在这场产业变革中抢占先机。美国凭借信息技术优势，以工业互联网联盟（IIC）为依托，推动技术创新与应用拓展；德国基于雄厚制造业根基，借“工业 4.0”打造智能工厂与柔性生产体系；日本聚焦本土企业全球布局，通过“工业 4.1J”计划实现工厂互联互通。这些战略规划虽侧重点不同，但均围绕工业互联网推动产业升级这一核心目标

89、。（一）美国工业互联网发展（一）美国工业互联网发展美国政府未设专门推进机构，坚持市场化原则，由企业主导工业互联网发展。依托行业巨头和成熟市场机制，借助有政府背景或获联邦资助的机构力量，积极推动工业互联网建设。美国当前的工业互联网整体处于后工业化向数字经济深度转型的发展阶段，其工业体系高度成熟，尤其在高端制造、信息技术领域领先全球。2014 年美国电话电报公司、思科、通用电气、英特尔和国际商用机器公司联合成立工业互联网联盟（IIC），吸引众多企业采用工业互联网技术，成员持续扩充。此外，还有联邦政府资助建立“数字化制造与设计创新中心（DMDII）”，鼓励中小企业参与数字化转型及技术创新的诸多举措。

90、在平台建设方面，通用电气（GE）成果显著。2013 年 GE 率先推出 Predix 工业互联网平台，堪称工业互联网发展历程中的里程碑事件。该平台依托 GE 在航空、轨道交通、能源、医疗等制造业领域的技术积累和行业经验，自诞生起就具备连接工业设备、采集和分析工业数据、实现设备管理与预测性维护等诸多强大功能，还支持第三方设备和开发者接入。美国工业互联网发展案例美国工业互联网发展案例以 GE 为例，在航空发动机监测方面，GE 依托 Predix 平台开展了诸多成功实践。20第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述从 2015 年底起，GE 公司逐步将最后一批发动机的诊断数据从旧系统迁移至 Predi

91、x 数据平台。据东方网报道，当时约有 35000 台发动机会将起飞、巡航等关键飞行阶段的数据包传输至 Predix 数据平台，一台 CFM56 发动机的数据包包含 280 个飞行参数，新一代发动机数据包记录的飞行参数更是多达 480 个。通过 Predix 平台对这些数据的分析，能够精准预测发动机性能衰退情况。例如，在监测发动机滑油消耗量时，构建的监测程序可根据航程长短自动比对飞机起飞前和起飞后发动机的滑油量，在滑油消耗量超过允许量值前及时报告运营商，并预留 10 天以上的解决问题时间。2015 年，Predix 系统产生约 35 万个警告信息和 9000 份客户通知记录单（CNR），其中 8

92、6%的 CNR 准确反映需重点关注的问题。（二）德国工业互联网发展（二）德国工业互联网发展德国政府主导搭建统一基础平台，强力推动工业互联网发展。整体来看，德国目前的工业互联网发展处于工业智能化转型的深化阶段，其制造业成熟度极高，工艺、质量优势显著。德国闻名世界的“工业 4.0”一词最早于 2011 年在德国汉诺威工业博览会上被提出。2012 年，全球汽车零部件制造巨头博世公司向德国联邦政府提交了一套完整的“工业 4.0”发展建议。2013 年，在汉诺威工业博览会上，德国正式向全世界提出“工业 4.0”概念，并将其列入德国“高技术战略 2020”，上升为国家级项目。德国机械及制造商协会（VDMA

93、）、德国电气电子行业协会（ZWEI）、德国联邦信息技术、通信和新媒体协会（BITKOM）联合设立“工业 4.0 平台”。“工业 4.0”计划核心是建立虚拟网络与实体物理融合系统（CPS），实现“智能+网络化”，推动纵向集成、端对端集成、横向集成，全面完成企业内（信息化系统及生产设备）、企业间、生态圈的集成与协同，实现灵活、个性化、高效、社会化、智能化生产，巩固其在全球制造业中的领先地位。人才培养方面，德国构建了多元协同的模式。高校、科研机构与企业紧密合作，形成“产学研用”一体化创新生态。慕尼黑工业大学、亚琛工业大学、卡尔斯鲁厄理工学院等德国理工类知名高校长期与制造业企业携手，通过联合研发、技术

94、转移、实习实训等方式，培养具备工业互联网专业知识与技能的复合型人才。在职业教育体系改革上，德国构建工业 4.0“智慧学习工厂”。其职业教育素有产教融合、校企双元育人传统，“智慧学习工厂”进一步对学习系统进行数字化、智能化改造，整合企业与学校资源，实现“工业 4.0”技术、生产与教育深度融合。在标准构建进程中，德国夜市积极作为。2013 年确立“工业 4.0”战略之初，便将标准化列为发展工业互联网的 8 个优先行动计划之首，德国电气电子行业协会随即发布首个工业互联网标准化路线图。2016年，德国工业界和标准化领域权威机构共同设立“工业 4.0”标准化委员会（SCI4.0），发布工业互联网参考架构

95、模型 RAMI 4.0，着力建立跨行业、跨领域的工业互联网平台架构和技术标准体系，促进智能制造的数据集成与互联互通。在国际合作上，德国充分认识到工业互联网的全球性特征，积极参与国际化标准组织（如 IEC、ISO、IEEE 等）相关工作，与美国工业互联网参考架构模型 IIRA 探讨合作，推动与中国等国家的工业互联网平台进行标准化路线对接，在技术研发、市场对接、标准互认等方面深度互动，努力构建全球统一的工业互联网标准体系。21第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述德国工业互联网发展案例德国工业互联网发展案例西门子作为德国工业互联网的重要推动者，早期专注于工厂内部数字化改造，其在德国建造的安倍格工厂

96、是数字化工厂的典型案例。从 1990 年起，该工厂就开始推进数字化进程，通过持续升级，实现了物流、产线、环境和人员的全面联网。据西门子官方资料显示，目前该工厂自动化工序占比达 75%，产品合格率高达 99.9985%，生产效率较传统工厂大幅提升。2016 年，西门子正式推出 MindSphere 工业互联网平台，旨在通过连接工业设备，实现数据采集、分析与应用，助力企业数字化转型。在 2023 年，西门子对 MindSphere 平台进行重大升级，强化了其平台在跨行业数据融合与人工智能应用方面的能力，使其能够更灵活地适配汽车制造、能源、机械加工等不同制造业场景需求。近年来，西门子凭借在工业设备和

97、工业软件领域优势，积极参与工业 4.0 相关标准、架构模型、关键技术攻关、数据安全等课题研究。（三）日本工业互联（三）日本工业互联网发展网发展日本致力于促进本土企业与全球工厂互联互通。从发展阶段和发展成熟度来看，日本当前的工业互联网发展处于全球产业布局优化与智能化协同的阶段，其在电子、汽车等领域技术成熟，产品质量性能卓越。2016 年，日本第 5 期科学技术基本计划提出“社会 5.0”战略，核心在于将网络空间与物理空间深度融合，通过科技解决社会问题，推动经济变革。这一战略为工业互联网发展提供宏观指引，促使工业智能化从企业内部向产业价值链延伸。2016 年，日本政府提出互联工业参考架构（CIOF

98、），着重解决中小企业供应链多样性问题，以终端用户多样性和定制化需求为导向，构建开放式框架，助力制造业智能化转型。一方面，日本企业积极将物联网、人工智能、大数据等先进技术融入工业生产中加以应用，利用物联网传感器实时收集生产数据，运用人工智能和机器学习算法进行深度分析，实现设备故障的预测性维护与生产流程的自动化决策，大幅提升生产效率与产品质量；另一方面，大力推进 5G 在工业领域应用，5G 的低时延、高带宽、广连接特性，满足工业现场数据实时传输与设备协同控制需求，为远程操控、高清视频监控等应用提供稳定网络支持，加速工业互联网发展进程。最终驱动产业升级，形成一批颇具影响力的工业互联网平台。大型企业如

99、三菱电机、日立制作所等在平台建设中占据主导。这些平台整合设备管理、生产监控、供应链协同等功能，连接企业内外部资源，实现信息共享与协同作业。中小企业则通过与大型企业合作或自主研发方式参与平台建设。日本工业互联网发展案例日本工业互联网发展案例丰田汽车在全球工厂通过统一的数据采集与分析平台，实现全球各工厂生产数据实时共享与协同。如泰国工厂某关键零部件出现供应问题，日本总部能迅速调配资源，协同其他工厂调整生产计划，将生产延误时间缩至最短，保障全球供应链稳定运行。日产汽车同样对全球零部件供应商进行数字化管理。通过实时收集供应商生产数据，提前预判零部件供应风险，在一次全球性芯片短缺危机中，日产凭借高效的数

100、据协同，比行业平均水平提前 2 个月恢复正常生产节奏，保障了全球市场的车辆交付。其他国家和地区也对工业互联网产业发展持积极推动态度。例如，欧盟长期推动自动化生产，使欧洲地区在全球自动化生产领域处于领先水平，65%的欧盟国家工业机器人数量超过市场平均水平。2024 年，22第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述欧盟发布数字欧洲工业计划，进一步加大对工业互联网关键技术研发投入，推动成员国间工业互联网协同发展。（四）全球各主要国家工业互联网战略发展对比（四）全球各主要国家工业互联网战略发展对比国家国家战略举措战略举措平台代表平台代表优势领域优势领域工业发展阶段工业发展阶段工业成熟度工业成熟度工业发展

101、特色工业发展特色美国企业主导，政府鼓励；成立 IIC；资助建设相关研究中心与平台GE 的 Predix平台信息技术、航空航天、能源等后工业化向数字经济深度转型阶段工业体系高度成熟，尤其在高端制造、信息技术领域领先全球凭借信息技术优势，以创新驱动工业互联网发展，侧重高端制造业与信息技术融合德国政府主导，搭建“工业 4.0 平台”，推进三项集成；重视技术创新、人才培养、标准构建西门子 的Mind Sphere平台机械制造、汽车工业、工业自动化工业智能化转型深化阶段制造业成熟度极高，工艺、质量优势显著依托深厚工业基础，推进智能化、网络化升级，打造智能工厂与柔性生产体系；构建标准体系并开展国际合作日本

102、实施“工业 4.1J”计划，串联全球工厂无突出单一平台，强调整体体系建设电子电器、汽车制造、机器人技术全球产业布局优化与智能化协同阶段在电子、汽车等领域技术成熟，产品质量性能卓越利用先进制造技术，聚焦全球工厂协同管理，提升产业竞争力中国政府大力推动，出台系列政策；全面布局基础设施、平台建设、技术创新等航天云 网INDICS 平台、长 虹 双 跨 平台、浪潮云洲工业互联网平台等制造业全产业链、5G 通信、工业软件等工业化与数字化深度融合阶段工 业 体 系 完备，在部分领域具备领先优势，整体处于快速提升成熟度阶段依托完整产业体系与庞大市场，政策引导与市场驱动结合，推进工业互联网广泛应用与创新发展欧

103、盟长期推动自动化生产；发布数字欧洲工业计划 加大投入无统一代表性平台，各国自主发展为主工业机器人、高端装备制造部分国家处于工业高度发达阶段，部分国家仍在工业化进程中持续升级在 工 业 自 动化、高端装备制造方面具备较高成熟度强调自动化技术应用，以区域协同促进工业互联网发展1.2.3.工业互联网安全的重要性1.2.3.工业互联网安全的重要性基于工业互联网的全球发展态势、各国战略布局以及中国的实践成果，无论是美国凭借信息技术优势推动工业互联网创新，还是德国依托“工业 4.0”深化智能制造，抑或是中国通过政策引导加速产业数字化转型，工业互联网正重塑全球工业竞争格局。然而，在技术快速迭代、产业深度融合

104、的背景下，工业互联网安全问题愈发凸显，其重要性已超越技术范畴，成为影响国家安全、产业稳定和经济发展的核心要素。工业互联网安全作为国家安全体系的关键基石，其战略意义贯穿于国家发展的各个层面，具体可从以下国家安全维度、产业安全维度、经济安全维度、技术创新与产业升级四个维度展开分析：（一）国家安全维度（一）国家安全维度工业基础设施承载着能源供应、交通运输、通信网络等核心功能，是维持社会运转的“生命线”，其安全状况直接关乎国家安全稳定。一旦工业关键系统遭受攻击或破坏，将引发连锁反应，威胁国家核心利23第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述益。例如，2015 年乌克兰电网遭受黑客攻击，恶意软件入侵电力控

105、制系统，导致约 23 万用户断电，基辅部分地区陷入黑暗长达 6 小时。此次事件暴露了工业控制系统在网络攻击下的脆弱性，证明保障工业领域安全是抵御外部威胁、维护国家安全的必要举措。在我国，电力、油气、水利等关键基础设施均已纳入重点防护范围，通过建立国家级工业互联网安全监测平台，实时监控关键系统运行状态，有效防范境外攻击对国家安全的威胁。（二）产业安全维度（二）产业安全维度在全球制造业深度融合的背景下，工业领域安全是维持产业链供应链稳定的核心屏障。产业链任一环节的安全漏洞，都可能引发“断链”危机，影响产业整体发展。以汽车制造业为例，2021-2022 年全球芯片短缺事件中，因芯片供应商生产系统遭受

106、网络攻击、供应链中断等问题，丰田、大众等车企被迫减产或停产，全球汽车产量下降超 10%。我国作为全球工业体系最完整的国家，积极构建自主可控的工业安全体系，通过工业互联网平台实现产业链协同。例如，三一重工依托树根互联工业互联网平台，连接超 60 万台设备，实现设备全生命周期管理和供应链上下游数据共享，在疫情期间通过智能排产与供应链预警，将生产交付周期大幅缩短，有效降低供应链风险，稳固了我国装备制造业在全球的竞争力。（三）经济安全维度（三）经济安全维度工业领域安全直接关系到国家经济命脉，网络安全事件带来的经济损失逐年攀升。恶意攻击、数据泄露等问题不仅造成企业直接经济损失，还会削弱市场信心，冲击金融

107、稳定。在我国，工业企业通过部署数据加密、入侵检测等安全技术，降低经济损失风险。（四）技术创新与产业升级维度（四）技术创新与产业升级维度工业领域安全是推动技术创新与产业升级的重要保障。在工业互联网、人工智能等新技术加速应用的背景下，安全防护能力与技术创新相辅相成。只有构建坚实的安全防线，才能消除企业数字化转型顾虑，释放新兴技术潜力。例如，我国“5G+工业互联网”项目在青岛海尔卡奥斯工厂落地时，同步部署边缘计算安全网关、AI威胁识别系统等防护措施，实现 5G 网络下设备远程控制与实时监测，生产效率提升 35%的同时，保障了数据传输与设备运行安全。这种“安全+创新”的模式，为工业互联网、智能制造等新

108、兴产业营造了健康发展环境，助力我国工业向高端化、智能化迈进。工业领域安全的重要性已不言而喻，而随着工业互联网变革的深入推进，其面临的安全挑战也呈现出多维化、复杂化的特征。1.2.4.工业互联网变革带给安全的多维影响1.2.4.工业互联网变革带给安全的多维影响在明晰工业领域安全重要性的前提下，还要正视和应对工业互联网的快速变革正在重塑整个工业领域安全格局的现实挑战。这场重塑变革在推动工业生产向智能化、互联化迈进的同时，给工业领域安全带来24第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述了前所未有的挑战，体现在多个维度。（一）工业企业：从单机自动化到“研产供销服”全链互联带来的安全边界模糊化（一）工业企业

109、：从单机自动化到“研产供销服”全链互联带来的安全边界模糊化传统工业模式下，企业生产系统相对封闭，安全防护边界清晰。随着工业互联网发展，企业从单机自动化迈向“研产供销服”全链条互联互通，设备、系统、业务之间的数据交互愈发频繁。工业企业内部网络与外部网络的连接日益紧密，企业与供应链上下游的协同也依赖网络实现，这使得原本清晰的安全边界变得模糊。例如，某汽车制造企业通过工业互联网平台整合了全球供应商与经销商的数据，但也因此面临更多外部攻击入口。一旦供应链中的某个小型供应商网络防护薄弱，黑客就可能以此为跳板，入侵核心生产系统，窃取关键数据或干扰生产流程，使得企业安全防护难度呈指数级增长。（二）自动化设备

110、领域：5G+工业互联网推动 OT 与 IT 的融合，传统 PLC、DCS 系统暴露网络攻击面（二）自动化设备领域：5G+工业互联网推动 OT 与 IT 的融合，传统 PLC、DCS 系统暴露网络攻击面5G 技术的高速率、低时延、广连接特性，加速了运营技术（OT）与信息技术（IT）的深度融合。传统的可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）等自动化设备，原本运行在相对独立、封闭的工业控制网络中。随着工业互联网的发展，这些设备接入网络，直接暴露在互联网环境下，攻击面大幅扩展。据统计，近年来针对工业自动化设备的攻击事件年增长率超过 30%。25第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述例如，攻

111、击者可利用 PLC 设备的漏洞，篡改控制程序，导致生产线异常运行，甚至引发安全事故。在某化工企业中，黑客通过入侵 DCS 系统，恶意修改温度控制参数，险些引发爆炸事故，凸显了 OT 与 IT融合背景下自动化设备面临的严峻安全形势。（三）数字科技领域：AI 大模型、数字孪生在工业应用中的数据安全与模型可信性挑战（三）数字科技领域：AI 大模型、数字孪生在工业应用中的数据安全与模型可信性挑战AI 大模型和数字孪生技术在工业领域的应用日益广泛，为生产优化、预测性维护等带来了新的可能，但也带来了数据安全和模型可信性的挑战。一方面，AI 大模型训练和应用过程依赖大量工业数据，这些数据涉及生产工艺、产品设

112、计等核心商业机密，一旦泄露，将给企业带来巨大损失。同时，数据的完整性和准确性也直接影响模型的训练效果和决策结果，若数据被恶意篡改或注入虚假数据，可能导致模型输出错误结果，误导生产决策。另一方面，数字孪生技术构建的虚拟模型，需要与物理实体实时交互数据，若模型存在安全漏洞，攻击者可能通过操纵虚拟模型，间接控制物理设备，引发生产事故。例如，在能源领域，攻击者若篡改数字孪生模型中的电网运行参数，可能导致电网调度混乱，引发大面积停电。（四）网络安全领域：攻击目标从“信息窃取”转向“物理破坏”，如震网（Stuxnet）类攻击威胁（四）网络安全领域：攻击目标从“信息窃取”转向“物理破坏”，如震网（Stuxn

113、et）类攻击威胁工业互联网的发展使得网络攻击的危害从单纯的信息窃取、数据破坏，转向对生产物理世界的直接破坏。震网（Stuxnet）病毒是这一转变的典型案例，其通过感染伊朗核设施的工业控制系统，篡改离心机运行参数，导致大量离心机损坏，严重影响伊朗核计划。此类攻击证明，攻击者能够利用工业网络与物理系统的连接，直接对关键基础设施、生产设备等造成物理破坏，威胁公共安全和国家利益。随着工业互联网应用的深入，更多的工业控制系统接入网络，攻击者有了更多可乘之机，如何防范此类攻击，保护工业生产设施的物理安全，成为工业领域安全面临的重要课题。工业互联网变革带来的安全挑战已渗透到工业领域的各个层面，这些挑战不仅影

114、响企业的生产运营，更关系到国家的产业安全与经济稳定。面对这些挑战，亟须构建全面、高效的工业安全防护体系。1.2.5.工业互联网安全建设的基本原则1.2.5.工业互联网安全建设的基本原则工业互联网安全，旨在保护工业互联网系统、设备和数据免受未经授权的访问、损坏、干扰，涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全、工业 APP 安全以及数据安全等多方面。其研究范围涉及工业生产的全流程，从设备层的感知与执行，到控制层的指令传输与生产调度，再到管理层的决策支持与业务协同，以及贯穿其中的数据流动与交互。这一范畴不仅包括企业内部的工业系统，还延伸至产业链上下游企业之间的互联互通。因此，工业互联网安全建设需遵

115、循以下八大核心原则。26第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述（一）业务优先：以生产连续性为核心导向（一）业务优先：以生产连续性为核心导向工业互联网安全建设需以保障核心业务连续性为首要目标，安全能力必须紧密匹配生产实际需求。不同行业的生产中断成本差异巨大，例如矿山行业，停机损失超过 10 万元/分钟，一旦因安全问题导致生产中断，将造成严重的经济损失。这与等保 2.0 强调根据系统重要性和业务影响进行分级保护的理念一致。依据等保 2.0，企业应针对关键工控系统，如矿山自动化开采系统，精准识别核心业务流程，在部署高可靠性的冗余网络架构和实时故障监测系统的基础上，严格按照等保标准对系统进行定级、备案

116、，确保在遭受网络攻击或设备故障时，能够依据等保要求快速切换备用系统，将停机时间压缩至最短，最大程度减少经济损失。同时，在安全方案设计时，严格遵循等保 2.0 平衡安全防护强度与业务运行效率的要求，避免因过度防护影响生产流程的顺畅性。从工业互联网安全研究范围看，业务优先原则贯穿于设备、控制、网络、平台和数据等各个层面的安全保障中，确保每个环节的安全防护都服务于业务连续性这一核心目标。（二）架构分层防护：构建层次化安全防线（二）架构分层防护：构建层次化安全防线工业系统架构复杂，涵盖设备层、控制层、管理层等多个层级，各层级的功能和安全需求差异显著，需制定差异化的安全防护策略。等保 2.0 针对工业控

117、制系统提出安全扩展要求，为分层防护提供了具体标准。在设备层，针对 PLC、传感器等终端设备，依据等保标准重点加强固件安全更新、访问权限控制，防止设备被恶意篡改或控制，如定期按照等保规定进行设备漏洞扫描与修复；控制层则需保障工业控制系统（如 DCS、SCADA）的稳定性，通过部署入侵检测系统、工业防火墙，严格遵循等保 2.0 规范阻断非法网27第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述络访问和数据篡改，建立符合等保要求的安全审计机制；管理层注重数据安全和权限管理，对生产数据、业务数据进行加密存储和分级访问控制，确保数据在传输、存储过程符合等保的数据保密性、完整性要求。例如，在石化企业中，通过分层防护

118、策略，在设备层为关键仪表设置独立安全区域，在控制层建立专用通信协议隔离区，在管理层实施严格的数据审计制度，全面满足等保 2.0 对不同层级的安全要求，有效降低了各层级面临的安全风险，提升了整体防护能力。分层防护原则明确了工业互联网安全在不同层级的研究重点与防护策略，从底层设备到上层管理，形成完整的安全防护链条，契合工业互联网安全从感知层到应用层的全流程安全保障需求。（三）动态演进：适应技术变革的安全升级（三）动态演进：适应技术变革的安全升级工业互联网技术创新日新月异，AI、5G-A 等新技术的应用不断拓展工业系统的攻击面，安全建设必须具备动态演进能力。等保 2.0 也关注新技术带来的安全风险，

119、鼓励采用新的安全技术和措施应对变化。一方面，持续跟踪新技术带来的安全风险，如 5G-A 的高速率、低时延特性可能引入新的网络攻击方式，AI 大模型的应用存在数据投毒、模型窃取等安全隐患，及时依据等保 2.0 的更新要求调整安全策略；另一方面，建立快速响应机制，及时调整防护技术。例如，部分企业采用基于 AI 的自适应安全平台，能够实时分析网络流量和设备运行数据，自动识别新型攻击模式，并动态调整防护策略，符合等保 2.0 对安全监测与态势感知的要求；针对 5G-A 网络，部署边缘计算安全防护方案，在靠近设备端实现数据加密和访问控制，降低传输过程中的安全风险，满足等保 2.0 对通信网络安全的扩展需

120、求。通过不断迭代安全体系，确保其始终适应技术发展和威胁演变，同时契合等保 2.0 的动态安全理念。动态演进原则在工业互联网安全研究范围中，强调随着技术发展不断拓展安全研究边界，应对新的安全威胁，确保工业互联网安全防护体系能够与时俱进，适应工业互联网快速发展的技术环境。（四）协同共治：多方联动的生态化安全防护（四）协同共治：多方联动的生态化安全防护工业互联网安全建设是一项系统性工程，需要政府、企业、第三方机构等多方主体协同合作，构建全方位的安全防护生态。等保 2.0 的实施也依赖于各方协同，从标准制定、落实到监督检查，都需要多方参与。政府通过完善法规标准、加强监管执法，为安全建设提供政策支持，严

121、格按照等保 2.0 要求督促企业落实安全责任；企业落实主体责任，加大安全投入，提升自身防护能力，依据等保标准开展安全建设与整改；第三方机构凭借专业技术和中立地位，提供安全评估、威胁情报分析等服务，助力企业符合等保 2.0规范。尤为重要的是，建立多方威胁情报共享机制，打破信息孤岛。例如，政府牵头组织工业互联网安全联盟，成员单位定期共享攻击特征、漏洞信息等情报，企业可据此提前采取防护措施，同时对照等保 2.0 要求完善自身安全防护；第三方安全机构对情报进行整合分析，为行业提供风险预警，形成“监测-分析-28第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述响应-改进”的良性循环，共同提升工业领域安全防护水平，

122、推动等保 2.0 在工业领域的有效落地。协同共治原则从工业互联网安全研究定位来看，强调跨主体、跨领域的合作，将工业互联网安全研究从单一企业或技术层面，拓展到整个产业生态的安全协同，整合各方资源，共同应对工业互联网安全挑战。（五）系统统筹：全局一体化安全架构（五）系统统筹：全局一体化安全架构工业互联网安全是一个涵盖设备、网络、数据、应用等多层面的复杂系统工程。建设过程中需摒弃“头痛医头，脚痛医脚”的零散防护模式，以全局视角统筹规划。等保 2.0 强调从整体上构建安全防护体系，包括安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境和安全管理中心等多个方面。例如，在工业企业从单机自动化迈向“研产

123、供销服”全链互联的背景下，安全防护不能仅针对生产环节，而应将研发、供应链、销售等环节纳入统一的安全框架，依据等保 2.0 对不同环节的安全要求，构建涵盖安全策略制定、技术防护部署、安全管理协同的一体化体系，实现各环节安全措施的有机衔接与协同联动，提升整体防护效能。如某大型制造集团，建立了包含网络安全监测平台、数据加密系统、安全审计机制的综合性安全体系，全面对标等保 2.0 要求，有效应对了全链互联带来的安全边界模糊化问题。系统性原则明确了工业互联网安全的研究范围是一个多层面、多环节相互关联的复杂系统，需要从整体上进行规划与防护，确保各个部分之间的安全措施相互配合，形成有机整体，共同保障工业互联

124、网的安全运行。（六）自主可靠：核心技术的国产化安全保障（六）自主可靠：核心技术的国产化安全保障鉴于工业互联网安全关乎国家安全与产业命脉，核心技术和关键产品的自主可控是安全建设的根本保障。尤其在 OT/IT 融合趋势下，传统 PLC、DCS 系统面临网络攻击风险加剧，若依赖国外技术和产品，可能存在后门或漏洞隐患。等保 2.0 虽未直接提及自主可控，但从保障国家网络安全的高度，强调了关键信息基础设施的安全防护，自主可控是实现这一目标的关键。我国应加大对工业芯片、操作系统、工业软件等核心技术的研发投入，培育本土工业安全企业，推动产业链上下游协同创新。例如，在工业控制系统领域，部分国内企业已研发出自主

125、可控的 PLC 产品和 DCS系统，通过国产化替代，降低了关键基础设施被外部攻击的风险，增强了工业领域安全的自主性和可控性，同时也为满足等保 2.0 对关键信息基础设施的安全要求提供了有力支撑。自主可控原则从工业互联网安全研究定位出发，强调在核心技术和关键产品层面，确保我国工业互联网安全不受制于外部，保障国家工业安全的自主性，这是工业互联网安全研究在国家战略层面的重要定位。（七）风险分级防护：基于风险评估的资源精准调配（七）风险分级防护：基于风险评估的资源精准调配工业领域涵盖不同行业、不同规模的企业和系统，其安全风险程度存在差异。应依据资产重要性、业务影响程度、安全威胁等级等因素，对工业领域安

126、全风险进行分层分级管理。这与等保 2.0 根据系统重要性和遭受破坏后的影响程度进行分级保护的思路一致。对于电力、石化等关键基础设施，实施最高等级的安全防护，投入更多资源保障其安全稳定运行，严格按照等保 2.0 最高级别标准进行建设和防护；对于一般工业企业，制定与之风险相匹配的防护标准和措施。例如，在网络安全领域，针对攻击目标从“信息窃取”转向“物理破坏”的趋势，对涉及物理安全的29第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述关键系统，如核电站控制系统、油气管道输送系统等，采用多重冗余防护、严格访问控制等高级安全手段，确保在遭受攻击时能最大限度降低物理破坏风险，完全契合等保 2.0 对高风险系统的重点

127、防护要求。风险分层管控原则明确了工业互联网安全在不同风险等级对象上的研究范围与防护策略，针对不同风险程度的工业系统，制定差异化的安全防护措施，合理分配安全资源，提高工业互联网安全防护的针对性与有效性。（八）行业适配：基于业务特性形成定制化安全（八）行业适配：基于业务特性形成定制化安全工业领域包含能源、制造、交通、医疗等众多细分行业，各行业的业务流程、设备类型、数据特性和安全需求差异显著，决定了安全策略不能“一刀切”，需基于行业业务知识定制适配的安全方案。例如，在能源行业，电网调度系统对实时性和稳定性要求极高，一旦遭受攻击导致系统故障，可能引发大面积停电，因此需采用双系统热备、专用加密通信协议等

128、方案，确保电力调度指令的准确传输；而在汽车制造行业，供应链协同和产品质量追溯是关键，安全方案需围绕保障生产数据在设计、生产、物流等环节的完整性和可追溯性展开，通过区块链技术实现数据防篡改和全流程记录。此外，不同行业的数据安全防护重点也有所不同。医疗行业的患者诊疗数据涉及个人隐私和生命健康，必须严格遵循数据分类分级保护原则，采用同态加密、联邦学习等技术，在保障数据可用的同时防止隐私泄露；而在金融行业，工业互联网安全更侧重于交易数据的防窃取和防篡改，需要构建零信任安全架构，对每一次数据访问进行动态身份验证和权限控制。通过深入分析各行业业务特性，定制化设计安全方案，能够有效提升工业互联网安全防护的精

129、准度和有效性，真正实现“一业一策”的安全保障。这些基本原则相互关联、相辅相成，且与等保 2.0 对工控系统的扩展性要求紧密结合，明确了工业互联网安全的研究范围与定位，为工业领域安全建设提供了行动指南。后续将基于这些原则，进一步探讨具体的安全建设策略与实践路径，助力构建坚实可靠、符合等保标准的工业安全防线。30第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析在工业互联网蓬勃发展的当下，工业领域正经历前所未有的数智化转型浪潮。然而，随之而来的安全风险与挑战日益凸显，成为制约行业持续健康发展的关键因素。从安全现状来看，当前工业领

130、域安全态势严峻，传统防护体系在工业互联网变革冲击下逐渐变得失效，不同行业安全发展水平差异显著。典型威胁与脆弱性广泛存在，外部网络攻击、内部人为风险、供应链安全隐患等多维交织，严重威胁着工业系统的安全。回顾工业互联网发展十年，虽已取得显著转型成果，但安全能力演进相对滞后，各行业因业务特性面临差异化特点，安全建设也存在诸多缺口。2.1.工业互联网及安全现状2.1.工业互联网及安全现状2.1.1.调研概况2.1.1.调研概况本研究通过实地调研、访谈以及案例收集等多种方式，共形成了约 70 份研究材料。这些材料围绕当前工业领域各行业企业所展现的实际现状，涵盖了业务发展现状、工业互联网发展现状、工业领域

131、安全能力建设现状等多个方面，进行了深入的分析。调研结果显示，众多企业已经实现了 5G、大数据、AI、数字孪生等新兴高科技技术的应用，主要应用场景包括生产优化、工艺优化、设备管理、智能工厂管理、设备故障预测、安全防护等诸多方面，并且普遍取得了生产效率提升、成本降低、产品质量提高等显著成效。其中，在有明确量化成效的样本中，其生产效率平均提升约 35%（范围值：3%-50%），运维成本平均降低约 28%（范围值：13%-41%）。此外，通过工业网闸、工业防火墙等技术和设备，大多数企业已经建设完成了工业互联网的安全体系建设和防护。调研表明，当前工业领域企业所面临的安全态势复杂，安全风险等级虽各有区隔但

132、总体安全风险的警示程度呈现上升趋势，安全建设与发展水平参差不齐。传统安全防护体系正在积极寻求和应对工业互联网变革下安全新挑战的新技术和新方案，并且已经形成基于行业、基于供应链的跨界跨领域的新兴生态圈。（一）调研样本基本情况（一）调研样本基本情况调研样本覆盖了不同区域、不同行业和不同规模的工业企业，确保了调研结果的广泛性和代表性。在区域分布上，样本企业遍布全国各大区域，反映了不同区域工业安全建设的实际情况。在行业分布上，涵盖了钢铁、能源、汽车、电子、机械等多个细分领域，反映了工业领域在行业细分方面的差异化。在企业规模上，既有大型国有企业，也有中小型民营企业，全面呼应了工业领域企业的多样化主体形态

133、。31第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析32第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析（二）工业互联网发展及应用概况（二）工业互联网发展及应用概况调研样本中，各类企业在工业互联网建设方面均表现出一定的积极性和成果。大型企业由于资源充足、技术积累深厚，往往能够具备较高发展水平，不仅实现产线全面数字化和全厂智能协同，还能更进一步实现基于产业链的供应链生态互联体系，并且通过数字孪生和智能排产等新型应用场景的应用更将数字化技术形成了深入应用。中小型企业面临资金、技术等方面的限制，通过循序渐进的建设策略，逐步完善自身的工业互联网建设水平和典型应用场景的探索。33第二章 工业互联网安全现状与安全需求分

134、析其中，在 5G 应用场景下，远程控制和 5G 智能工厂等是最主流的应用场景；AI 应用场景下，AI 质检、AI 预测维护、数字孪生是占比较高的应用场景。调研发现，对于新技术的探索和运用，工业企业主要的应用瓶颈在于专业性人才的缺乏、实施的成本以及对新技术成熟度的担心。（三）工业互联网安全建设概况（三）工业互联网安全建设概况工业互联网安全的建设需要依托于工业设备的互联化和联网化程度。调研发现，当前工业设备的互联化和联网化程度正逐步提升，为工业互联网安全建设提供了重要基础。然而，随着设备连接的增多，安全威胁也随之增加，这对工业互联网安全建设提出了更高的要求。其中 75%以上的工业企业，其设备联网率

135、超过了 30%，进入工业互联网体系化建设阶段的工业企业占比达到了 40%。对应指标对应指标指标数值范围指标数值范围企业数量占比企业数量占比工业设备联网率70%24.19%30%-70%51.61%10%19.35%5%-10%45.17%8%16.13%3%-8%48.39%3%35.48%从工业互联网安全能力建设挑战来看，缺乏专业团队是最大的挑战，其次是数据安全管理的难度。安全牛分析认为，之所以出现这种情况，首先是因为数据安全防护技术的更新速度较快，企业难以跟上节奏；再次是工业互联网安全标准在具体行业和应用场景下的缺失和滞后，导致企业在安全建设上缺乏明确指导和依据；最后是供应链安全风险难以把

136、控，因为工业互联网涉及多个环节和多个供应商，任何一个环节出现问题都可能对整个系统造成威胁。这些挑战的存在，使得工业互联网安全建设需要付出更多的努力和智慧。工控防火墙毫无悬念成为已部署工业领域安全产品中的最大品类，其次是数据加密、态势感知和工业IDS/IPS。对此，安全牛分析认为：工控防火墙作为工业网络安全的第一道防线，其重要性不言而喻。它能够有效地监控和过滤网络流量，阻止未经授权的访问和恶意攻击，保护工业控制系统的稳定运行。随着技术的不断进步，工控防火墙的功能也在不断完善，如支持深度包检测、行为分析等技术，进一步提升了其安全防护能力。35第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析数据加密则是保障

137、工业数据安全的关键手段。通过对敏感数据进行加密处理，即使数据在传输或存储过程中被窃取，攻击者也无法轻易获取其真实内容，从而保护了企业的核心资产。此外，数据加密还能防止数据篡改和伪造，确保数据的完整性和真实性。态势感知系统则能够实时监测工业网络的安全态势，发现潜在的安全威胁和风险。通过对网络流量、系统日志、安全事件等多源信息的综合分析和关联分析，态势感知系统能够及时发现异常行为和安全漏洞，为安全管理人员提供及时的预警和响应支持。工业 IDS/IPS（入侵检测系统/入侵防御系统）则是对工控防火墙的补充和增强。它们能够深入分析网络流量和应用数据，识别并阻止各种已知和未知的攻击行为。与工控防火墙相比，

138、工业 IDS/IPS 更注重对攻击行为的深度检测和防御，能够提供更高级别的安全防护。此外，调研中还就典型安全问题对工业企业所带来的影响的严重性做了重点交流，调研发现，工业企业最关注的安全问题首先是生产数据的泄露，如工艺配方、质检数据等；其次是关键工业设备受到攻击后导致的停产问题；第三是上下游供应链中的安全保障。安全牛分析认为，其中生产数据泄露不仅可能导致企业商业秘密外泄，影响市场竞争地位，还可能因数据被恶意利用而对公共安全构成威胁；关键工业设备遭受攻击导致的停产，将直接造成经济损失，严重时甚至影响国家关键基础设施的运行，对社会稳定产生不利影响；上下游供应链中的安全保障缺失，则可能引发连锁反应，

139、导致整个产业链的安全风险上升。因此，针对这些典型安全问题，工业企业的自身风险意识和安全建设意愿是非常强烈的。36第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析表：工业互联网安全问题严重性排序序号序号安全问题重要性排序安全问题重要性排序1生产数据泄露（如工艺配方、质检数据）2关键设备被攻击导致停产（如 PLC 勒索病毒）3供应链协同中的安全信任问题（如供应商接口入侵）4老旧设备无法安装安全防护（如 20 年前机床）5员工操作失误引发事故（如误插 U 盘导致病毒传播）6多头合规压力7无应急预案2.1.2.调研洞察与分析2.1.2.调研洞察与分析工业互联网安全建设是一项复杂且系统的工程，它要求工业企业与安

140、全厂商从多个维度出发，既要重视技术手段的应用与创新，也要结合产业发展建议和实际安全状况进行深入分析。只有这样，才能构建出既符合等级保护标准又贴合企业实际需求的安全防护体系，为工业互联网的健康发展提供坚实保障。本次调研深刻揭示了当前工业领域数智化转型建设取得的显著成果，相应的互联互通形态随处可见。然而，从网络安全专业性的角度来看，当前工业领域的风险态势令人担忧，安全建设迫在眉睫。存在工业互联网迅猛发展与工业领域风险态势不容乐观的矛盾，本次调研通过收集产业发展建议和梳理典型工业领域细分行业场景中的工业互联网安全实践，为这一矛盾提供了相应的解决依据。（一）产业发展建议（一）产业发展建议本次调研收集到

141、诸多产业发展层面的多重建议，呼声最高的是协议不统一、不一致的问题，其次是工业细分行业中安全能力建设的技术和实施标准以及安全解决方案的通用性和可复制性问题。(1)针对工业协议不统一的建议(1)针对工业协议不统一的建议针对工业协议不统一的问题，安全牛调研发现，当前国内自主品牌的自动化与控制领域企业对于工业互联网安全领域企业的互动与合作非常开放且频繁，部分国外品牌的自动化与控制领域企业尚且难以实现较为深层次的协议开放与互动交流，因此建议国内生态圈加大行业协作力度和影响力，推动工业领域主流生态圈形成积极开放的生态氛围，从而缓解因协议差异带来的安全风险和兼容性建设问题。(2)针对工业细分行业安全标准以及

142、安全解决方案的通用性和可复制性(2)针对工业细分行业安全标准以及安全解决方案的通用性和可复制性对于工业细分行业安全能力建设技术和实施标准以及安全解决方案的通用性和可复制性方面而言，安全牛调研发现，当前已经有一批创新型的工业领域安全产品和服务商，正在锚定和深耕部分细分行业，从安全咨询开始帮助工业企业理清风险和建设的头绪，结合行业机理知识的钻研和储备，次第帮助工业企业37第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析完成安全能力规划与建设。考虑到工业领域细分行业众多，即便在产业生存驱使的各种压力下，建议安全厂商依然能够遵循优先对工业领域细分行业的业务连续性下的业务安全而负责的态度和信念，良性竞争、适可营

143、销，达成持续多赢的产业发展目标。在此基础上，提高产品与方案的灵活性和适应性，通过细分行业安全实践的稳扎稳打，实现产品通用和可复制性。同时，加强工业互联网安全领域的人才培养和引进，提升行业整体安全技术能力水平，也是推动产业发展不可忽视的一环。此外，多数工业企业希望安全厂商能够提供更贴合具体应用场景的安全解决方案，加强与工业企业的安全技术沟通与合作，提高售后服务质量，降低安全建设成本。（二）典型工业领域细分行业场景中的工业互联网安全实践(1)能源行业（电力/石油）（二）典型工业领域细分行业场景中的工业互联网安全实践(1)能源行业（电力/石油）典型建设成果与安全措施：典型建设成果与安全措施：智能巡检

144、（无人机/机器人）：调研样本企业中通过无人机/机器人实现设备状态实时监测，配套采用视频数据加密防止监控画面泄露，结合边缘计算节点加固抵御边缘侧攻击。智能电网监控：调研样本企业中部署 SCADA 系统实现电网实时监控，通过 SCADA 协议加密和固件签名防止控制指令篡改与非法固件升级。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：新能源场站逆变器恶意固件升级：调研样本企业中通过部署设备指纹认证识别非法设备，还有企业采用固件签名验证确保升级包完整性。电力调度网络 FDI 攻击：调研样本企业中通过数据完整性检测识别伪造数据，部分企业结合异常行为分析预警潜在攻击。(2)钢铁行业(2)钢铁行业典型建设成果与安

145、全措施：典型建设成果与安全措施：高炉控制系统：调研样本企业中通过冗余备份保障系统可用性，采用操作日志区块链存证防止关键操作记录被篡改。连铸机监测：调研样本企业中有企业通过工业协议深度检测识别异常流量，对视频分析数据实施加密传输与存储。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：工控系统漏洞利用：建议部署工业漏洞扫描系统定期检测设备脆弱性，结合虚拟补丁技术修复未授权固件升级风险。38第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析供应链攻击：推行供应商安全准入机制，对接入网络的第三方设备实施实时流量监控与安全认证。数据泄露风险：对炼钢工艺参数等敏感数据采用“动态加密传输+静态加密存储”，关键操作日志通过区块

146、链存证。(3)家电行业(3)家电行业典型建设成果与安全措施：典型建设成果与安全措施：产线数据采集：调研样本企业中有企业通过 DLP 防泄漏系统防止生产数据非法导出，结合访问控制策略限制数据访问权限。智能产品 OTA 升级：调研样本企业中有企业对升级包实施“固件签名+双向认证”，确保升级过程安全可信。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：智能产品远程控制风险：建议采用双因素认证（Token+设备指纹）强化用户身份验证，对控制指令进行加密传输与完整性校验。产线数据篡改：部署工业数据防泄漏（DLP）系统，全流程监控数据采集、传输与存储，禁止未授权数据导出。(4)离散制造（汽车/电子）(4)离散制造

147、（汽车/电子）典型建设成果与安全措施：典型建设成果与安全措施：数字孪生质量检测：调研样本企业中有企业通过三维模型数据水印防止模型盗版，结合访问权限动态管控保障数据安全。柔性产线调度：调研样本企业中有企业采用工业 SD-WAN 链路冗余确保网络可靠性，部署 APTs监测系统识别高级持续性威胁。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：汽车供应商接口入侵：有企业已经部署 API 网关鉴权过滤非法请求，还有企业通过建立供应链安全准入机制验证供应商终端安全。电子 SMT 设备老旧无补丁：大部分企业通过网络隔离限制老旧设备接入范围，也有企业采用主机行为白名单阻断未知恶意程序。(5)流程工业（化工/冶金）(

148、5)流程工业（化工/冶金）典型建设成果与安全措施：典型建设成果与安全措施：能耗优化 AI 模型：调研样本企业中有企业对模型参数实施加密存储，通过 API 调用审计监控数据交互安全。39第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析高危工艺自动化：调研样本企业中有企业部署安全联锁系统防止误操作，关键操作日志采用区块链存证确保可追溯。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：化工 DCS 系统漏洞修复滞后：大部分企业通过部署虚拟补丁临时封堵漏洞，少部分企业通过流量深度检测识别异常指令。制药配方泄露：有企业采用 DLP 数据防泄漏系统监控敏感数据，也有企业通过动态访问授权限制配方访问权限。(6)交通运输行业

149、(6)交通运输行业典型建设成果与安全措施建议：典型建设成果与安全措施建议：智慧港口设备互联：通过“5G+工业互联网”实现港口起重机远程操控，采用物理隔离划分控制网络与办公网络，部署工业防火墙过滤 Modbus 等协议异常流量。智能航运数据协同：通过工业互联网平台实现船舶与岸上系统数据共享，采用零信任网络访问（ZTNA）动态验证通信权限，敏感数据通过国密算法加密。安全挑战与应对方案：安全挑战与应对方案：港口 RTG 控制指令劫持：绝大部分企业对控制协议实施加密传输，少部分企业采用控制指令数字签名防止指令篡改。航空维修数据篡改：大部分企业通过区块链存证确保维修记录不可篡改，少部分企业通过部署维修终

150、端准入控制验证设备合法性。40第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析2.2.工业互联网安全能力演进与共性能力缺口分析2.2.工业互联网安全能力演进与共性能力缺口分析工业互联网历经十年发展，已成为驱动工业全行业数智化转型的核心引擎。从早期单点设备联网到如今产业链生态互联，其技术应用深度与业务协同广度不断突破，与此同时，工业领域的安全威胁也从单一的设备故障演变为覆盖设备安全、控制系统安全、网络安全、平台安全、数据安全、应用安全的立体风险体系。在此背景下，工业安全能力建设不再是孤立的技术叠加，而是与工业互联网发展阶段深度耦合、动态进化的复杂工程。2.2.1.工业领域安全能力发展阶段演进分析2.2.

151、1.工业领域安全能力发展阶段演进分析工业领域安全能力的演进始终围绕“防护对象复杂化、攻击手段高级化、业务需求多元化”的现实挑战展开，同时在建设实践层面主要以等保 2.0 合规要求和关键信息基础设施安全保护条例（简称关基条例）等政策驱动为主。通过政策要求与技术创新的双向驱动，工业领域安全能力正从“合规性建设”向“能力型进化”跃迁，为工业互联网高质量发展提供可持续保障。回顾工业互联网从“工业化和信息化的两化融合”到“数字化和智能化的工业互联网重构”的十年发展历程，工业领域安全能力的发展脉络也在进行着次第展开的四个阶段的逐级蜕变：第一阶段，企业聚焦设备联网初期的基础防护，以物理隔离与边界防御构建安全

152、底线；第二阶段，随着厂级智能化推进，IT/OT融合催生体系化安全需求，分层分区、纵深防御成为主流架构；第三阶段，产业链协同趋势下，供应链安全与动态自适应防护能力成为焦点，零信任、AI 威胁检测等技术加速落地；第四阶段，面向未来产业生态智能化，安全能力正朝着态势感知、主动免疫、预测自愈的方向突破。这一演进过程不仅是技术的迭代，更是工业领域安全能力从“被动响应”到“主动进化”的认知革命，同时也是工业领域、自动化领域、IT 领域、网络安全领域等多元主体重塑产业价值和生态协同体系的革命。41第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析(1)第一阶段：设备联网初期（2010 年-2017 年）单点防护阶段(

153、1)第一阶段：设备联网初期（2010 年-2017 年）单点防护阶段阶段概述：阶段概述：工业互联网萌芽期，以设备联网和产线数字化为核心，安全防护以“边界隔离”为主。背景：背景：工业企业初步尝试设备联网、互联、上云及产线数字化，IT 与 OT 网络开始融合，但网络边界模糊，同时工业企业安全意识薄弱，安全风险主要来自外部网络的攻击，防护手段主要依赖 IT 领域传统安全解决方案。安全能力特征：安全能力特征：技术层面：技术层面：部署防火墙、网闸等设备实现生产网与办公网物理隔离，采用 VPN 加密远程运维通道；初步建立账号密码认证机制，但多为弱口令管理。管理层面：管理层面：安全责任分散，缺乏体系化制度，

154、应急预案仅覆盖基础网络故障，重点保护 SCADA、PLC等关键工控设备；依赖人工部署，缺乏自动化响应能力，仅能实现对已知威胁的被动拦截。典型场景：典型场景：某钢铁企业通过部署工业防火墙隔离办公网与高炉控制系统生产网，阻止外部恶意代码入侵高炉控制系统，但未对 Modbus 协议进行加密，存在协议层攻击风险。(2)第二阶段：厂级智能化阶段（2018 年-2020 年）体系化防护阶段(2)第二阶段：厂级智能化阶段（2018 年-2020 年）体系化防护阶段阶段概述：阶段概述：等保 2.0 实施初期，工业企业进入厂级智能化阶段，安全防护转向以“一个中心三重防护”为安全牛建设思想的“分层分区+合规驱动”

155、。背景：背景：2019 年等保 2.0 正式实施，首次明确工业控制系统安全扩展要求（如安全审计、通信完整性）。42第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析工业企业推进全厂智能协同，IT/OT 融合催生跨区域数据流动，传统边界防护失效，内部人员误操作、设备漏洞等风险凸显。安全能力特征：安全能力特征：技术层面：技术层面：按等保 2.0 要求划分安全区域（如生产控制区、数据中心区），建立“分层分区+纵深防御”体系，部署入侵防御系统（IPS）、工业防火墙实现协议深度检测（如解析 OPC UA、DNP3）；对关键设备实施固件版本管理，采用哈希校验防止篡改；部署日志审计系统，满足“安全管理中心”合规要求。

156、管理层面：管理层面：制定工控系统安全管理制度，明确运维操作审批流程，定期开展等保合规自查。典型实践：典型实践：某化工企业依据等保 2.0 合规要求，在 DCS 系统与办公网之间部署带协议过滤功能的工业防火墙，同时对操作员站实施“双因子认证”（用户名+USB-Key），并留存操作日志 6 个月以上。(3)第三阶段：产业链协同阶段（2021 年-2023 年）动态自适应阶段(3)第三阶段：产业链协同阶段（2021 年-2023 年）动态自适应阶段阶段概述：阶段概述：关基条例落地与产业链协同驱动期，安全防护聚焦”供应链安全+主动防御”。背景：背景：2021 年关基条例实施，能源、化工、冶金等行业核心

157、系统被纳入关键信息基础设施（CII），要求实施重点保护。工业互联网向供应链协同延伸，第三方设备接入、API 数据交互带来新型风险。安全能力特征：安全能力特征：技术层面：技术层面：按关基条例要求，对 CII 系统实施“可信计算+零信任”架构，如通过设备指纹认证禁止未授权终端接入（符合 信息安全技术 关键信息基础设施安全保护要求（GB/T 39204-2022）。引入 AI 驱动的威胁检测（如异常流量分析、用户行为基线建模），实时识别供应链攻击（如供应商 API 接口被劫持）。管理层面：管理层面：建立供应链安全准入机制，要求供应商提供安全评估报告；定期开展关基应急演练，模拟勒索病毒攻击场景。典型实

158、践：典型实践：某汽车制造集团（关基运营者）为应对“供应商接口入侵”风险，部署 API 网关鉴权系统，对零部件供应商传输的生产数据实施国密算法加密，并依据 GB/T 39204-2022 要求，每季度对供应商进行安全审计，防范供应商接口被入侵导致的生产数据泄露。(4)第四阶段：产业生态智能化阶段（2024 年以后）主动免疫阶段(4)第四阶段：产业生态智能化阶段（2024 年以后）主动免疫阶段阶段概述：阶段概述：工业领域进入产业生态智能化阶段，安全防护向“预测性、自愈性”进化，融合 AI、区块链等新技术。背景：背景：工业互联网与数字孪生、AI 大模型深度融合，安全威胁从“单一攻击”转向“生态级风险

159、”（如43第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析供应链链式反应）。同时政策要求强化“安全即服务”（SaaS）能力，如工业互联网安全分类分级指南推动企业建立动态防护体系。安全能力方向：安全能力方向：技术层面：技术层面：构建“数字孪生安全镜像”，通过模拟攻击验证生产系统韧性（如预测性安全测试，PST），提前修复漏洞（符合等保 2.0“安全测试评估”要求）。采用区块链技术实现工业数据不可篡改存证，智能合约自动执行安全策略（如漏洞修复触发机制）。管理层面：管理层面：建立跨企业威胁情报共享联盟，结合关基行业通报机制，实现攻击事件秒级响应；安全预算向“运营服务”倾斜，采购托管式安全服务（MSS）。典型实

160、践：典型实践：某能源央企构建“关基安全大脑”，整合 AI 态势感知、区块链存证、数字孪生三大模块，对电力调度系统实施实时攻击模拟（如 FDI 攻击仿真），并自动生成修复方案，将漏洞平均修复时间（MTTR）从 72 小时缩短至 4 小时。时间节点时间节点政策驱动政策驱动技术响应技术响应安全能力提升安全能力提升2019 年等保 2.0 实施工业防火墙、日志审计系统规模化部署从“被动防御”到“合规体系化”2021 年关基条例实施零信任、可信计算技术应用从“企业级防护”到“关基重点保护”2023 年关基保护要求落地供应链安全准入、数据安全治理体系完善从“单点防护”到“生态协同防御”2024 年+工业互

161、联网安全分类分级推进智能安全运营、预测性防护技术成熟从“静态防护”到“主动免疫进化”2.2.2.行业差异化风险洞察与工业领域安全能力缺口分析2.2.2.行业差异化风险洞察与工业领域安全能力缺口分析不同工业细分领域因生产流程、设备特性及网络架构差异，面临的安全风险与安全能力缺口呈现显著分化，但同时也存在一定的共性特征。整体来看，各行业基于业务特性正逐步形成安全防护的“局部最优解”（如能源行业协议加密、汽车行业供应链准入），但整体上仍受限于技术碎片化、管理粗放化、生态孤立化等共性瓶颈。未来需以“行业场景需求”为驱动，以“全域能力标准”为支撑，推动工业企业安全能力从“企业级实践”向“行业级基础设施”

162、进化，最终实现“差异化防护有深度、共性风险治理有力度”的工业互联网安全新生态。44第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析（一）基于典型场景的行业安全实践特征（一）基于典型场景的行业安全实践特征从本次调研样本企业的工业互联网安全实践看，各行业在技术应用与风险应对上呈现出差异化探索，可总结概括如下：(1)高危流程行业：以“设备安全”为核心(1)高危流程行业：以“设备安全”为核心能源/化工行业：能源/化工行业：实践重点：实践重点：聚焦工控协议加密与漏洞应急。例如，有电力企业通过 SCADA 协议加密防范指令篡改，有化工企业采用虚拟补丁修复 DCS 系统漏洞。技术偏好：技术偏好：区块链存证（如操作日

163、志上链）、边缘计算节点加固等技术应用率超 50%，侧重生产流程的不可篡改性与实时响应能力。钢铁/冶金行业：钢铁/冶金行业：实践重点：实践重点：关注高温环境下的设备冗余与数据防泄漏。有钢铁企业对高炉控制系统实施冗余备份，还有钢铁企业通过工业协议深度检测识别连铸机异常流量。管理创新：管理创新：该行业正尝试将供应商设备接入纳入“白名单”管理，但尚未形成体系化供应链安全机制。(2)离散制造行业：以“供应链协同安全”为核心(2)离散制造行业：以“供应链协同安全”为核心汽车/电子行业：汽车/电子行业：实践重点：实践重点：聚焦供应链接口防护与老旧设备隔离。有汽车企业部署 API 网关鉴权防范供应商接口入侵，

164、有电子企业通过网络隔离处置老旧 SMT 设备风险。45第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析技术前沿：技术前沿：数字孪生质量检测（如三维模型水印）、工业 SD-WAN 链路冗余等技术应用率达 40%，侧重生产数据资产保护与柔性产线可靠性。家电行业：家电行业：实践重点：实践重点：关注终端产品安全与产线数据防泄漏。有企业通过“固件签名+双向认证”保障智能产品 OTA 升级安全，也有企业采用 DLP 系统防止生产数据非法导出。(3)关键基础设施行业：以“协议安全与数据可信”为核心(3)关键基础设施行业：以“协议安全与数据可信”为核心交通运输行业：交通运输行业：实践重点：实践重点：聚焦工业协议加密与

165、操作记录存证。有港口企业对 RTG 控制协议实施加密，有航空企业通过区块链存证维修数据。新兴需求：新兴需求：零信任网络访问（ZTNA）、国密算法加密等技术开始试点，以应对跨企业数据协同中的信任挑战。（二）跨行业共性安全风险与安全能力缺口（二）跨行业共性安全风险与安全能力缺口尽管工业领域各细分行业安全实践存在差异，但调研显示，工业领域整体在安全能力建设上仍面临以下共性瓶颈：(1)技术能力：从“单点防护”到“体系化防御”的断层(1)技术能力：从“单点防护”到“体系化防御”的断层工业协议安全治理缺失工业协议安全治理缺失风险表风险表现：现：有部分企业仍使用未加密的 Modbus、OPC UA 协议（其

166、中能源行业占比较高）。如某钢铁企业因协议未加密导致连铸机数据被篡改，造成数小时停机。缺口分析：缺口分析：缺乏行业统一的协议安全基线（如加密算法选择、流量监测规则），企业自主防护碎片化。固件安全管理空白固件安全管理空白风险表现：风险表现：大部分企业未建立固件签名验证机制。如某化工企业因未验证 DCS 固件升级包，导致勒索病毒入侵，生产中断数十个小时。缺口分析：缺口分析：固件供应链安全责任不清，企业依赖设备厂商被动修复，漏洞平均响应时间较长。数据安全防护碎片化数据安全防护碎片化风险表现：风险表现：仅少数企业实现生产数据全生命周期加密。如某汽车企业因 API 接口未加密导致数十万条生产数据泄露。缺口

167、分析：缺口分析：数据分类分级模糊（如工艺配方与设备日志未区分防护），防护手段与业务场景脱节。(2)管理能力：从“合规驱动”到“主动运营”的跨越障碍(2)管理能力：从“合规驱动”到“主动运营”的跨越障碍46第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析供应链安全失控供应链安全失控风险表现：风险表现：绝大多数企业未建立供应商安全准入标准，如某航空企业因第三方维修设备携带恶意软件，导致航电系统故障。缺口分析：缺口分析：缺乏跨企业的安全协同机制，供应商风险评估依赖人工审核，自动化检测覆盖率不足。应急响应体系薄弱应急响应体系薄弱风险表现：风险表现：有些企业缺乏工业互联网专项应急预案，如某电力企业因响应滞后导致

168、区域停电数小时。缺口分析：缺口分析：应急演练不应停留在“流程演示”层面，缺乏真实攻击场景模拟（如 APT 攻击溯源），平均响应时间过长。(3)生态能力：从“企业自建”到“行业共治”的协同不足(3)生态能力：从“企业自建”到“行业共治”的协同不足行业标准碎片化行业标准碎片化风险表现：风险表现：细分领域安全基线覆盖率不足，如某冶金企业因缺乏统一加密标准，导致多套系统兼容性冲突。缺口分析：缺口分析：行业协会、龙头企业尚未形成标准共建机制，安全技术路线（如零信任架构）缺乏跨行业互认。复合型人才结构性短缺复合型人才结构性短缺风险表现：风险表现：大多数企业反馈缺乏“工业+安全”复合型、“OT/IT 融合型

169、”人才，如某离散制造企业因团队不懂 PLC 协议，导致 APT 攻击潜伏数月。缺口分析：缺口分析：高校课程体系与企业需求脱节（如工业协议分析、工控漏洞挖掘课程覆盖率不足），人才培养周期长于技术迭代速度。（三）从场景、安全实践、安全风险到能力缺口的映射分析（三）从场景、安全实践、安全风险到能力缺口的映射分析行业典型场景行业典型场景安全实践亮点安全实践亮点深层风险洞察深层风险洞察能力缺口升级方向能力缺口升级方向能源行业智能电网调度SCADA 协议加密、固件签名协议加密未覆盖全流程，大部分企业缺异常行为分析构建“加密+检测+响应”一体化协议安全体系汽车行业供应链接口防护API 网关鉴权、供应商准入机

170、制准入标准未延伸至二级供应商，自动化检测率不足建立跨企业供应商安全认证联盟化工行业 DCS 系统漏洞修复虚拟补丁技术应用虚拟补丁时效性差，很多漏洞需原生修复推动设备厂商建立“漏洞自愈”机制家电行业智能产品 OTA 升级固件签名+双向认证消费级设备安全认证率低，用户数据去标识化不足制定智能家电安全认证白皮书行业标准港口 RTG 控制指令加密工业协议加密、物理隔离加密未结合数字签名，指令完整性校验缺失应推广“加密+签名+行为基线”三重防护模型47第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析（四）其他能力缺口分析（四）其他能力缺口分析当前工业企业除了在安全技术能力、安全管理能力、安全生态能力方面的能力缺

171、口外，还面临一些产业变革带来的能力挑战，主要包括：新技术应用与安全建设的融合挑战，如 AI、5G、边缘计算等技术与工业互联网及现有安全技术融合难题；产业互联升级对安全管理与技术协同的挑战，如 IT 与 OT 融合、产业链数据协同问题；存量 OT 系统安全改造与兼容性挑战、数据要素化背景下的数据安全与隐私保护挑战、安全投入产出衡量及预算获取困难、跨部门协作障碍与责任界定不清、组织运营模式升级带来的安全管理挑战等。2.3.工业互联网安全需求分析2.3.工业互联网安全需求分析工业领域在数字化转型进程中，面临网络攻击、数据泄露、设备漏洞等复杂风险，亟需构建适配工业互联网发展的安全体系。结合调研反馈、行

172、业特性与政策要求，工业领域安全需求呈现多维度、多层次特征，工业领域安全需求已从单一的技术防护，升级为合规、业务、技术、管理协同的综合体系建设。工业企业需结合自身行业特性，制定差异化安全策略，实现安全能力与数字化转型的同步升级。（一）合规驱动需求（一）合规驱动需求数据安全法工业互联网企业网络安全分类分级管理指南等法规明确工业数据分类分级要求，企业需：(1)建立数据安全管理体系，完成工业数据资产识别与分类，对工艺配方、生产参数等核心数据实施全生命周期加密；(2)满足等保 2.0、关基保护条例合规要求，针对关键信息基础设施开展定期风险评估与安全审计；(3)应对跨境数据流动监管，如制造业车联网数据出境

173、需符合个人信息出境标准合同规定。（二）业务保障需求（二）业务保障需求不同行业基于生产特性，对安全措施的业务适配性提出差异化要求：(1)连续生产行业（化工、能源）：强调安全防护与生产效率平衡，要求安全措施不降低设备综合效率（OEE），避免因安全策略误判导致生产线中断；(2)离散制造行业（汽车、电子）：需缩短供应链安全审查周期至 72 小时内，建立供应商安全准入快速响应机制，保障供应链韧性；(3)关键基础设施行业（电力、交通）：要求安全系统具备高可用性，如电力调度系统需抵御 APT 攻击，确保电网稳定运行。（三）技术升级需求（三）技术升级需求针对工业协议暴露、老旧设备占比 58%等技术短板，亟需强

174、化核心安全能力。包括：48第二章 工业互联网安全现状与安全需求分析(1)工业协议深度防护：支持 Modbus、OPC UA、DNP3 等协议的深度包检测（DPI），实现协议内容解析与异常流量阻断；(2)零信任架构落地：构建基于身份的分区分域网络隔离与动态访问控制，防范横向移动攻击；(3)漏洞与威胁管理：建立工业系统漏洞发现平台，结合威胁情报实现风险预判，对老旧设备实施虚拟补丁或隔离处置；(4)供应链安全管控：推行软件物料清单（SBOM）管理，检测开源组件漏洞与恶意代码注入风险。（四）行业特有安全需求（四）行业特有安全需求行业行业核心风险场景核心风险场景针对性安全需求针对性安全需求需求等级需求等

175、级能源（电力/石油）智能电网调度、油气管道监控1.部署 SCADA 系统专用防护，防止指令劫持引发大面积停电；2.建立工控系统冗余备份机制。化工/冶金DCS 系统漏洞利用、工艺配方泄露1.实施 DCS 系统漏洞实时监测与虚拟补丁快速部署；2.对核心工艺数据进行区块链存证。汽车制造供应商接口入侵、车联网数据跨境合规1.构建供应链 API 全链路加密与鉴权体系；2.建立车联网数据出境合规审查流程。钢铁高温设备固件老化、工艺参数篡改1.开发耐高温环境的固件安全更新机制；2.采用操作日志区块链存证防止数据篡改。家电/电子智能产品远程控制劫持、生产数据篡改1.强制智能产品双因素认证与固件签名；2.部署产

176、线数据防泄漏（DLP）系统。（五）管理与人才需求（五）管理与人才需求(1)安全管理体系优化：建立涵盖资产识别、风险评估、应急响应的全流程管理体系，推行安全运维自动化，缩短事件处置时间；(2)专业人才培养：针对工业协议分析、工控漏洞挖掘等专业领域，开展定制化培训，缓解“工业+安全”复合型、“OT/IT 融合型”人才短缺问题；(3)安全意识提升：通过模拟钓鱼攻击、安全演练等方式，强化全员安全意识，降低社会工程学攻击成功率。49第三章 工业互联网安全能力构建第三章 工业互联网安全能力构建第三章 工业互联网安全能力构建面对工业领域安全现状的多样性和复杂性，以及安全需求的广泛性，为全面提升企业在工业互联

177、网发展浪潮中的安全能力水平、满足不同细分行业的安全能力与需求缺口，并最大化利用现有安全建设成果的价值，本章将从政策、标准、法规等顶层合规性要求入手，以业务可持续发展为核心，结合工业互联网安全的精确定义、八大基本原则和实际调研情况，构建一个与工业领域行业特性相适应的安全能力体系。这一体系将为工业领域精准化和差异化的安全能力构建提供一定的参考和借鉴价值。3.1.顶层合规性政策要求解读3.1.顶层合规性政策要求解读在数字经济与实体经济深度融合的当下，工业互联网安全已经成为国家关键信息基础设施防护的关键战场。随着等保 2.0、加强工业互联网安全工作的指导意见、关基条例、工业互联网安全标准体系（2021

178、 年）等政策标准的密集发布，以及工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）工业控制系统网络安全防护指南工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026）工业互联网安全分类分级管理办法的逐步实施，工业领域的安全建设正迈入标准化和体系化的新阶段。3.1.1.相关重要合规要求汇总3.1.1.相关重要合规要求汇总（一）等保 2.0（2019 年 5 月正式颁布）（一）等保 2.0（2019 年 5 月正式颁布）除了安全通用要求，等保 2.0 分别在物理和环境安全、网络和通信安全、设备和计算安全、安全建设管理、安全运维管理 5 个方面对工业控制系统提出了安全扩展要求，以适用工业控制的特有技术和应用场景

179、特点，并明确工业安全防护的重点在工业主机安全、边界安全和工业安全管理三个领域，也正是工业企业安全建设的三个痛点。（二）加强工业互联网安全工作的指导意见（2019 年 7 月正式印发）（二）加强工业互联网安全工作的指导意见（2019 年 7 月正式印发）作为工业互联网安全领域首份系统性政策文件，其价值是为加快构建工业互联网安全保障体系，提升工业互联网安全保障能力，促进工业互联网高质量发展，推动现代化经济体系建设，护航制造强国和网络强国战略实施。其指导思想是围绕设备、控制、网络、平台、数据安全，落实企业主体责任、政府监管责任，健全制度机制、建设技术手段、促进产业发展、强化人才培育，构建责任清晰、制

180、度健全、技术先进的工业互联网安全保障体系，覆盖工业互联网规划、建设、运行等全生命周期，形成事前防范、事中监测、事后应急能力，全面提升工业互联网创新发展安全保障能力和服务水平，要求到 2025 年基本建立起较为完备可靠的工业互联网安全保障体系。（三）关键信息基础设施安全保护条例（2021 年 9 月正式施行）（三）关键信息基础设施安全保护条例（2021 年 9 月正式施行）作为国家层面法规，其价值在于强化工业互联网的关键基础设施属性。明确工业互联网平台、标识解析系统等可能被认定为关基，要求运营者落实“三同步”（同步规划、建设、运行）和年度风险评估。例50第三章 工业互联网安全能力构建如，要求关基

181、运营者采购网络产品和服务需通过安全审查，直接提升供应链安全门槛。（四）工业互联网安全标准体系（2021）（2021 年 12 月正式发布）（四）工业互联网安全标准体系（2021）（2021 年 12 月正式发布）作为标准体系框架文件，其价值在于构建工业互联网安全标准生态，包括分类分级安全防护、安全管理、安全应用服务等 3 个类别、16 个细分领域以及 76 个具体方向，为切实发挥标准规范引领作用，加快建立网络安全分类分级管理制度，强化工业互联网企业安全防护能力，推动网络安全产业高质量发展具有重要支撑作用。工业互联网安全标准体系（2021 年）（五）工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）（20

182、22 年 12 月印发）（五）工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）（2022 年 12 月印发）作为数据安全专项政策，其价值在于规范工业数据全生命周期管理，明确工业数据是指工业各行业各领域在研发设计、生产制造、经营管理、运行维护、平台运营等过程中产生和收集的数据，分为一般数据、重要数据和核心数据三级。要求工业企业开展数据分类分级，重要数据需向属地监管部门备案，并明确跨境传输安全评估要求。例如，汽车制造企业的自动驾驶数据和能源企业的电网运行数据均被纳入重点保护范围。（六）工业控制系统网络安全防护指南（2024 年 1 月印发）（六）工业控制系统网络安全防护指南（2024 年 1 月印发）作为

183、工控安全领域的基础性文件，其核心价值在于构建涵盖安全管理、技术防护、安全运营、责任落实于一体的工控系统全生命周期防护框架。指南明确工业控制系统（包括但不限于可编程逻辑控制器（PLC）、分布式控制系统（DCS）、数据采集与监视控制系统（SCADA）等）是工业生产运行的基础核心，防护对象包括工业控制系统以及被网络攻击后可直接或间接影响生产运行的其他设备和系统（包括重要工业控制系统相关的关键工业主机、网络设备、控制设备等）。（七）工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026）（2024 年 2 月印发）（七）工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026）（2024 年 2 月印发）5

184、1第三章 工业互联网安全能力构建作为最新实施计划，其价值在于推动数据安全能力量化提升，提出到 2026 年底工业领域数据安全保障体系基本建立的总体目标。包括超 4.5 万家企业开展数据分类分级、研制不少于 100 项数据安全标准、遴选覆盖行业不少于 10 个、总数量不少于 200 个的数据安全典型案例等目标，聚焦供应链协作、数据共享等重点场景。例如，要求钢铁、汽车等行业建立数据安全风险联防机制，实现上下游数据安全责任无缝衔接。（八）工业互联网安全分类分级管理办法（2024 年 4 月印发）（八）工业互联网安全分类分级管理办法（2024 年 4 月印发）办法明确要求工业互联网企业应当按照工业互联

185、网安全定级相关标准规范，结合企业规模、业务范围、应用工业互联网的程度、运营重要系统的程度、掌握重要数据的程度、对行业发展和产业链供应链安全的重要程度以及发生网络安全事件的影响后果等要素，开展自主定级。工业互联网企业级别由高到低分为三级、二级、一级。同时要求企业应当按照联网工业企业、平台企业、标识解析企业、数据等相关安全防护标准规范，根据企业类型、自身级别落实相适应的安全要求，提升相关设备、控制、网络、平台、数据等的安全防护能力，并定期开展符合性评测。3.1.2.对工业互联网安全能力构建的指导意义3.1.2.对工业互联网安全能力构建的指导意义中国的工业互联网安全政策体系，通过“法律-制度-政策-

186、标准-技术-监管”的多维度构建，打造了一个全面覆盖工业互联网全生命周期的安全防护网络。其核心价值在于将工业互联网安全问题提升至国家安全的层面，加强了对关键基础设施的保护。同时，它特别强调了对工控系统、数据安全、分类分级管理等方面的要求，促进了安全技术与工业应用的深度整合，有助于培养一个自主且可靠的安全产业生态系统。这些政策、法规、标准以及实施指南的联合执行，将为工业互联网安全能力的建设提供明确的顶层设计指导，有效支持数字经济与实体经济深度融合的国家战略。3.2.工业互联网安全能力框架3.2.工业互联网安全能力框架随着工业数字化转型的加速推进，工业互联网安全能力框架必须从战略和产业发展的角度出发

187、，全面保障工业领域的业务运营、数据资产、生产流程、基础设施及自动化系统的安全。基于本次研究成果，安全牛以工业互联网安全建设的八大基本原则为指导，从顶层合规要求入手，构建了一个多层级、体系化的安全能力框架。该框架包括原则层、合规能力层、行业差异化匹配能力层、企业自身管理能力层、安全技术层和安全运维管理层，旨在为工业企业、行业监管机构以及生态合作伙伴提供安全能力建设的思路和方向。52第三章 工业互联网安全能力构建3.2.1.八大原则层：锚定安全底层逻辑3.2.1.八大原则层：锚定安全底层逻辑作为工业互联网安全能力建设的“思想基石”，八大原则从战略高度定义了工业互联网安全规划的底层逻辑，确保安全能力

188、与业务目标、技术演进、生态协同深度适配：（一）业务优先：业务优先：安全是业务稳定运行的保障，而非约束。工业互联网安全能力构建需以支撑工业生产、供应链协同、创新服务为核心，确保安全措施贴合业务流程（如制造业产线连续生产、能源行业实时调度需求等），实现“安全为业务护航”。（二）架构分层防护：架构分层防护：基于工业互联网“设备-控制-网络-平台-数据”的分层架构，工业互联网安全能力构建应实施差异化防护策略。例如，设备层聚焦物理安全与终端加固，网络层强化边界隔离与流量监测，如此通过分层设防构建纵深防御体系。（三）动态演进：动态演进：工业互联网技术迭代（如 5G、AI 融合）、业务模式创新（如个性化定制

189、、共享制造）持续带来新的安全挑战。安全能力构建需具备持续演进的弹性，通过建立“监测-评估-优化”闭环，跟随技术、业务变化动态更新（如定期评估工业主机漏洞，迭代防护方案等）。（四）多方协同共治：多方协同共治：工业互联网企业涉及企业、供应商、服务商、监管机构等多元主体。安全能力框架53第三章 工业互联网安全能力构建需设计协同机制，支撑“企业自主防护+供应链协同防御+监管合规监督”，例如通过产业或安全联盟共享威胁情报，协同处置跨企业攻击事件。（五）全局系统统筹：全局系统统筹：打破“局部安全思维”，从工业生态全局的视角进行安全能力构建。例如，关基行业（电力、交通）需统筹上下游企业安全，避免因某一环节漏

190、洞引发连锁风险，实现“单点防护”向“生态联防”升级。（六）自主可靠：自主可靠：聚焦核心技术、关键产品自主可靠，降低供应链安全风险。工业互联网安全能力构建需推动工业芯片、操作系统、自动化设备、控制系统、安全产品等的信创替代，构建“自主可靠”的安全能力底座（如采用信创工业防火墙，保障协议解析、访问控制不受制于人）。（七）风险分级防护：风险分级防护：区分工业场景风险等级（如高危险流程行业、一般离散制造以及关基行业的场景风险等级各有侧重），优先保障高风险环节（如能源行业的 SCADA 系统、制造业的核心产线数据等）。通过“风险识别-分级-资源倾斜”，实现安全投入精准化、防护效果最大化。（八）行业适配：

191、行业适配：不同工业行业（采矿、制造、能源等）业务特性、安全需求差异显著。工业互联网安全能力建设需深入拆解行业场景，例如采矿行业侧重井下设备防护与人员定位安全，能源行业聚焦工控协议安全与实时监测等，通过行业适配的安全能力构建能够让安全能力更加贴合行业实际需求。3.2.2.政策合规能力层：筑牢安全法治根基3.2.2.政策合规能力层：筑牢安全法治根基政策合规是安全能力建设的“刚性约束”与“标准指引”，为工业互联网安全能力构建提供清晰的行动边界与建设依据。其中：等保 2.0 作为国家网络安全基本制度，明确工业互联网平台、工控系统的安全分级保护要求。工业互联网安全能力构建需依据等保 2.0 要求，开展系

192、统定级、差距评估、整改建设，确保核心系统达到对应安全等级（如关基系统需满足三级及以上防护要求）。数据安全规范：工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）界定工业数据分类（核心数据、重要数据、一般数据）与保护要求。工业互联网安全能力构建需围绕数据全生命周期（采集、传输、存储、使用、销毁）设计安全能力，例如核心数据采用“加密存储+访问白名单”，重要数据实现传输加密与审计追溯。行业安全指引：加强工业互联网安全工作的指导意见工业控制系统网络安全防护指南从宏观到微观，明确工业互联网安全建设目标、重点任务与实施路径。安全能力构建需结合指引要求，细化本行业、本企业的安全建设方案（如按防护指南要求，对工控系统实

193、施“白名单管理、漏洞闭环修复”）。关基与分级管理：关基条例强化关基行业安全防护责任，工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026）工业互联网安全分类分级管理办法推动安全能力分级建设、分步提升。工业互联网安全能力构建需针对关基企业、重点行业，制定“短、中、长期”安全能力提升路径，匹配政策要求的“合规-优化-领先”进阶目标。54第三章 工业互联网安全能力构建典型行业应用实例典型行业应用实例基于工业互联网安全分类分级管理办法与等保 2.0 的要求，可以构建“行业特性-风险等级-防护策略”三维联动的动态评估体系。通过引入机器学习算法，从以下核心维度对行业风险进行实时量化分析，从而确定工业企业安

194、全等级：（一）行业特性维度：结合行业生产工艺、设备类型、业务模式等特征，评估行业整体安全风险水平。例如，能源行业涉及国家关键基础设施，化工行业生产过程具有高危性，此类行业天然具备高风险属性。（二）资产价值维度：采用层次分析法（AHP），从经济价值、战略价值、社会价值三个层面评估企业资产重要性。以电网企业为例，核心调度系统停机 1 小时可能就将造成数亿元经济损失，同时影响社会正常运转，资产价值极高。（三）网络暴露维度：通过攻击面测绘技术，识别企业网络中暴露的风险脆弱点，包括开放端口数量、工业协议类型、互联网接入程度等，量化潜在的网络攻击风险。工业企业安全等级动态评估模型1.能源行业（电力）：1.

195、能源行业（电力）：作为国家关键信息基础设施，电网企业在三个评估维度均呈现高风险特征：生产连续性方面，电网中断将引发社会秩序混乱；资产价值上，核心调度数据关乎国计民生；网络暴露层面，SCADA 系统需与外部进行数据交互，存在攻击入口。因此评定为最高安全等级。在防护策略上，严格遵循电力监控系统网络安全防护规定，构建“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的纵深防御体系。在网络层部署支持 IEC 61850 协议深度检测的工业防火墙，实现生产控制网与管理信息网的物理隔离；设备层对继电保护装置实施“白名单+数字证书”双重认证机制，只有通过认证的合法设备才能发送控制指令；数据层采用国密 SM4 算法对

196、电力调度指令进行全流程加密，确保数据传输安全。2.汽车制造行业：2.汽车制造行业：随着智能化、网联化发展，汽车制造行业的供应链复杂度和数据跨境传输需求显著增加。在供应链环节，大量供应商接入企业网络，接口安全防护难度大；车联网数据涉及用户隐私和车辆控制信息，出境合规要求严格，故被列为中高风险等级。可通过搭建 API 网关，实现对供应商接口的统一鉴权与流量管控；可采用 OAuth 2.0 协议进行身份认证，防止非法访问；针对车联网数据，依据数据出境安全评估办法，建立数据脱敏、加密传输和安全评估机制，确保数据出境安全合规。3.2.3.行业差异化匹配能力层：精准适配行业安全需求3.2.3.行业差异化匹

197、配能力层：精准适配行业安全需求工业互联网安全的复杂性，源于行业场景的高度差异化。本层规划聚焦“行业特性-安全策略-发展阶55第三章 工业互联网安全能力构建段”的精准匹配，让安全能力“贴合行业、适配阶段”：（一）行业覆盖广度方面（一）行业覆盖广度方面需覆盖采矿业、制造业、能源等三大门类 41 个大类，全面纳入工业互联网安全防护范畴。同时需建立“行业安全需求库”，梳理各行业典型场景（如采矿行业的井下作业网络、制造业的智能产线、能源行业的调度系统等），为精准防护打基础。（二）策略差异化设计方面（二）策略差异化设计方面(1)高危险流程行业（能源、钢铁等）高危险流程行业（能源、钢铁等）生产流程直接关联人

198、身安全与社会民生，安全能力构建需以“设备安全”为核心，例如对 DCS、PLC等工控设备实施“物理隔离+固件校验+异常行为监测”，确保设备指令可控、运行可靠。(2)离散制造行业（汽车、电子等）(2)离散制造行业（汽车、电子等）供应链协同紧密（如整车制造涉及上千家供应商），安全能力构建需强化“供应链安全”，通过“供应商安全评估（如 penetration testing 渗透测试）、软件物料清单（SBOM）管理、协同应急响应”等安全措施，防范供应链攻击（如某电子元件供应商被入侵导致整车企业产线停工）。(3)关基行业（电力电网等）(3)关基行业（电力电网等）系统故障可能引发大面积社会影响，安全能力构

199、建需聚焦“协议安全与数据可信”，例如对电力调度协议（如 DL/T 634.5104）实施深度解析与异常检测，对调度数据采用“区块链存证+多方审计”，保障指令合法、数据未被篡改。（三）发展阶段适配方面（三）发展阶段适配方面工业企业自动化、信息化水平差异显著（从“单机自动化”到“智能化工厂”），安全能力构建需“量体裁衣”：(1)自动化初级阶段：优先补全基础安全能力（如部署工业防火墙、加固设备密码）；(2)信息化集成阶段：强化网络分段隔离、数据流转审计；(3)智能化高阶阶段：引入 AI 安全监测（如异常行为预测）、零信任架构，匹配数字化转型后的复杂安全需求。典型行业应用实例典型行业应用实例不同行业的

200、生产流程、业务模式和安全风险差异显著，定制化安全方案至关重要。根据不同行业生产特点和安全需求，设计个性化安全解决方案，解决行业特定安全问题，保障行业生产安全稳定运行。比如：采矿业的井下作业环境特殊，面临高湿度、强粉尘、电磁干扰等问题，同时设备网络相对封闭，安全防护需兼顾防爆、防潮等特殊要求。汽车行业随着智能化、网联化发展，供应链安全和车联网数据安全成为焦点，需要从供应商准入、数据出境等多个环节进行管控。能源行业作为国家关键信息基础设施，对电网稳定性和电力供应可靠性要求极高，需构建涵盖发电、输56第三章 工业互联网安全能力构建电、配电、用电全环节的协同防护体系，抵御针对能源系统的恶意攻击。1.某

201、地下金属矿山项目：1.某地下金属矿山项目：针对井下复杂环境下网络隔离难的问题，部署了矿用本安型防火墙和卫星通信加密技术。矿用本安型防火墙满足井下防爆、防潮等特殊要求，实现了井下设备网络与地面办公网络的物理隔离，有效防止外部网络攻击渗透至井下生产系统。同时，利用卫星通信加密技术保障了井下与地面之间数据传输的安全性和稳定性，确保生产数据准确、及时上传，为矿山安全生产提供了可靠的网络安全保障。2.汽车制造行业：2.汽车制造行业：某知名车企为应对供应链安全和车联网数据安全挑战，建立了完善的供应商安全评估体系。从供应商的网络安全管理体系、数据保护能力、安全技术水平等多个维度进行严格评估，并将评估结果与合

202、作资格挂钩。在车联网数据安全方面，采用“数据出境监测+隐私计算”技术，对车辆行驶数据、用户隐私信息等进行分类分级管理和加密处理。通过该方案，该车企顺利通过欧盟 GDPR 审查，为开拓海外市场奠定了坚实基础。3.能源行业：3.能源行业：某省级电网公司构建了“源网荷储”协同防护体系，针对新能源并网带来的电网稳定性和安全性挑战，通过部署智能监测设备和数据分析系统，实时监测新能源发电、电网运行、负荷需求和储能设备状态等数据。利用智能调控算法，实现对新能源发电功率的精准预测和灵活调节，有效抵御了因新能源电力波动引发的连锁攻击风险，保障了电网系统的稳定运行和电力可靠供应。3.2.4.企业自身管理能力层：构

203、建协同共治生态3.2.4.企业自身管理能力层：构建协同共治生态工业互联网安全不是企业“单打独斗”，而是“生态协同作战”。本层规划聚焦“企业-供应链-监管”多方联动，通过建立协同治理模式、全流程管理闭环、数字化管理工具打造闭环管理体系。协同治理模式设计是指建立“企业主体责任+供应链协同防御+监管监督指导”的三位一体模式。例如，企业制定内部安全管理制度（如“双岗双责”、定期安全演练等），供应链上下游共享安全基线（如供应商需通过安全认证方可接入等），监管机构通过“合规检查+风险通报”推动企业整改，形成“各司其职、协同闭环”。、全流程管理闭环是指覆盖“规划-建设-运维-优化”全周期。其中：规划阶段需联

204、合供应链、监管方开展“安全需求调研”，明确防护目标；建设阶段需引入第三方安全服务商，协同实施防护方案（如工控系统改造时同步部署安全设备）；运维阶段需建立跨部门响应团队（IT、OT、安全人员协同），处置安全事件；优化阶段需定期开展“安全能力评估”（如邀请监管机构参与合规检查），迭代防护策略。数字化管理工具，是指依托工业互联网平台，建设“安全管理驾驶舱”，整合设备状态、网络流量、风险预警等数据，实现“可视化监测、自动化预警、智能化决策”。例如，通过 AI 分析工控网络流量，识别异常指令并自动阻断，提升响应效率。典型行业应用实例典型行业应用实例企业可构建“战略-决策-执行-监督”四位一体、行业适配的

205、安全治理架构，将政策法规要求转化为可落地的管理流程。同时引入平衡计分卡（BSC）管理工具，从财务、客户、内部流程、学习与成长四个维度，对安全治理效果进行量化评估。（一）战略层：由企业 CTO 牵头，联合业务部门、安全专家组成战略规划小组，制定与企业发展战略相匹配的安全三年规划。明确安全目标，如“数据不出省”“漏洞 48 小时修复率达 95%”等，并将安全指标纳入企业整体绩57第三章 工业互联网安全能力构建效考核体系。（二）决策层：设立安全委员会，成员包括企业高层领导、各部门负责人。每月召开安全会议，审议重大安全投入、供应商安全准入、安全事件应急预案等关键事项，确保安全决策与企业整体利益一致。（

206、三）执行层：打破 IT 与 OT 部门壁垒，成立联合安全运维小组。制定详细的安全操作手册，明确各岗位安全职责和工作流程。例如，在化工行业，运维小组每日对 DCS 系统进行漏洞扫描和安全配置核查，记录操作日志，确保系统安全运行。（四）监督层：引入第三方专业机构，每季度开展合规审计。采用 ISO 27001 信息安全管理体系标准，对企业安全管理流程、技术措施、人员意识等进行全面评估。审计结果与部门绩效直接挂钩，对存在问题的部门进行整改督导，形成闭环管理。1.化工行业：1.化工行业：鉴于化工生产过程的高危特性，安全治理以“事前预防”为核心。在战略层，将“杜绝 DCS 系统漏洞引发爆炸事故”作为首要目

207、标，制定严格的系统安全升级计划；执行层成立“工艺安全小组”，运用 HAZOP（危险与可操作性分析）方法，对生产工艺进行全面风险评估，每日深度扫描 DCS 系统漏洞；监督层引入具备化工行业专业资质的第三方机构，每季度开展 SIL（安全完整性等级）评估，确保安全仪表系统的可靠性和有效性，符合化工和危险化学品生产经营单位重大生产安全事故隐患判定标准要求。2.电子制造行业：2.电子制造行业：针对产线数据防泄露的迫切需求，在决策层设立“数据安全委员会”，采用基于角色的访问控制（RBAC）模型，根据员工岗位需求分配数据访问权限；执行层部署 DLP（数据防泄漏）系统，对工艺参数、产品设计图纸等敏感数据进行全

208、生命周期管理。通过内容识别技术，自动检测数据中的敏感信息，对违规外发行为进行拦截，并添加水印追踪数据流向；监督层定期审计数据操作日志，运用大数据分析技术，挖掘潜在的数据泄露风险，对违规行为进行追溯和追责，保障企业核心数据安全。3.2.5.安全技术层：夯实安全能力技术3.2.5.安全技术层：夯实安全能力技术底座底座技术是安全能力落地的“硬支撑”，本层规划围绕“防护对象-核心问题-体系构建”，打造全维度技术防护网。主要包括：（一）精准识别防护对象（一）精准识别防护对象覆盖工业互联网全要素，明确围绕“设备、控制、网络、平台、数据”五大防护对象针对性地应用对应安全技术方案。(1)设备安全：防护工业主机

209、（如 PLC、DCS）、智能终端（如 AGV、工业机器人），探索工业设备固件安全防护技术，通过固件完整性校验、安全升级通道防止设备被篡改；采用设备身份认证技术，利用数字证书、设备指纹杜绝仿冒接入；实施接口权限管控，对物理及通信接口设置访问白名单与细粒度权限。(2)控制安全：保障工控指令合法、可控，聚焦工业控制系统指令验证，建立指令白名单库并结合行为建模拦截非法指令；应用可信计算技术，部署可信执行环境确保指令执行可信；优化冗余架构，对关键控制系统采用主备冗余与异构设计，提升系统可靠性。(3)数据安全：覆盖生产数据、业务数据、关基数据，关注数据全生命周期安全，从采集到销毁各环节实施加密处理；应用沙

210、箱技术隔离测试环境，防范数据泄露风险；落实分级分类管理，对核心、重要数58第三章 工业互联网安全能力构建据实施差异化防护策略。(4)网络安全：构建“工业级网络防护”，区分生产网与管理网，针对工业协议深度解析，识别协议滥用与畸形报文攻击；部署工业防火墙与网闸，实现深度协议检测与摆渡式数据交换，阻断网络攻击。(5)平台（应用）安全：保障工业互联网平台、工业 APP 的安全，研究零信任架构实现动态身份验证与最小权限授权；实践区块链存证技术，对关键操作上链存证，防范 API 接口攻击、代码注入等风险。（二）聚焦核心安全问题（二）聚焦核心安全问题针对工业场景高风险环节，重点突破三大技术难题工业主机安全、

211、工业边界安全及工业安全管理，同时融合新兴技术研究方向。(1)工业主机安全：工业主机多为嵌入式系统，漏洞修复难度大。规划引入“虚拟补丁技术（不修改固件即可防护漏洞）、主机行为异常检测”保障老旧设备安全，同时探索 AI 驱动的安全技术，利用机器学习优化威胁检测模型，提升异常行为识别精准度。(2)工业边界安全：工业内外网（如生产网与企业管理网）、跨企业边界（如供应商与核心企业网络）是攻击渗透的关键路径。通过部署“工业级网闸、边界安全网关”，实现“深度协议解析+动态访问控制”，结合物联网安全技术创新，针对边缘设备设计轻量级加密与认证机制，保障边界协同安全。(3)工业安全管理：解决“安全策略落地难、运维

212、效率低”问题，通过“安全编排与自动化响应（SOAR）”，实现流程自动化，同时将工业云安全技术融入管理体系，构建云边协同的安全事件响应机制，提升全局管理效率。（三）体系化技术防护（三）体系化技术防护构建“基础安全体系+核心系统安全体系+管理支撑体系”三层架构，整合各领域技术创新成果。(1)基础安全体系：部署防火墙、杀毒软件、日志审计等基础设备，构建“防护-检测-响应”基本闭环，同时为物联网设备部署轻量级安全组件，为 AI 分析提供基础数据支撑。(2)核心系统安全体系：针对关键生产系统（如能源调度系统、汽车总装产线），定制“专用防护方案”，集成工控专用 IDS、实时漏洞监测，结合区块链存证技术实现

213、操作可追溯，保障核心业务不中断。(3)管理支撑体系：建设工业安全运营中心（II-SOC），整合安全设备数据、人员操作日志，通过“大数据分析+AI 建模”，实现安全事件的智能管理，同时打通工业云平台数据，实现云边端安全态势统一感知与协同处置。典型行业应用实例典型行业应用实例如能源、化工、汽车制造等工业领域细分行业在生产流程、数据特征、设备架构等方面存在显著差异，传统“一刀切”的通用式安全建设模式已难以满足工业领域各行业的个性化安全需求。针对工业领域协议碎片化、系统异构化的技术挑战，以“技术中台+行业场景化应用”双轮驱动模式。技术中台作为安全能力的核心枢纽，整合 AI、区块链、零信任、量子加密等前

214、沿技术，形成标准化、模块化的安全技术组件库；行业场景化应用则根据不同行业的业务需求，59第三章 工业互联网安全能力构建从技术组件库中选取适配技术，快速构建定制化安全解决方案。1.能源行业（石油天然气）：1.能源行业（石油天然气）：在油气管道远程监控场景中，面临长距离传输、环境复杂、指令安全要求高等挑战。技术中台可整合 AI 异常行为分析技术，通过对管道压力、流量、温度等数据的实时监测和机器学习算法，构建管道运行正常行为模型，能够精准识别微小的异常波动；引入量子加密技术，利用量子密钥分发的绝对安全性，保障卫星通信数据在传输过程中的机密性，防止指令被劫持篡改。应用层面，部署“管道智能巡检系统”，该

215、系统集成无人机巡检、传感器监测、AI 分析等功能，实现对管道的全方位、智能化监控。一旦检测到异常，系统自动报警并定位故障点，同时通知运维人员进行处理，大大提高了管道运维效率和安全性。2.化工行业：2.化工行业：DCS 系统是化工生产的核心控制中枢，其安全性直接关系到生产安全。技术中台可提供工业协议深度检测和虚拟补丁推送技术，支持对 Modbus、OPC UA 等工业协议进行全流量解析，实时监测协议数据中的异常指令和攻击行为。当检测到漏洞或攻击时，自动生成虚拟补丁并下发到目标设备，在不影响生产的前提下阻断攻击。应用端部署“DCS 系统漏洞免疫解决方案”，持续监控分析系统，建立系统安全基线，对任何

216、偏离基线的行为进行预警和处置。同时，定期对系统进行安全评估和加固，确保系统始终处于安全状态，避免出现因 DCS 系统漏洞导致反应釜温度失控等严重事故。3.汽车制造行业：3.汽车制造行业：供应链协同安全是汽车制造企业面临的重要挑战。技术中台可集成区块链存证和零信任访问控制技术。区块链技术用于记录零部件交付数据，包括供应商信息、零部件批次、交付时间等，确保数据不可篡改和可追溯；零信任技术实现对供应商接入的动态身份认证，基于最小权限原则分配访问权限，每次访问都需重新进行身份验证和权限检查。应用端构建“供应商安全服务平台”，该平台为供应商提供统一的接入入口和安全管理界面。供应商在接入企业网络前，需通过

217、平台完成身份认证和安全评估；接入后，平台实时监控供应商的网络行为，对异常操作进行预警和阻断，有效防范供应商接口入侵导致生产计划泄露等风险。3.2.6.安全运维管理层：保障安全能力持续有效3.2.6.安全运维管理层：保障安全能力持续有效安全能力的价值，在于“长期稳定运行”。本层规划聚焦“运维协同、持续优化”，构建全周期运营保障体系。重点包括：（一）协同运维模式（一）协同运维模式打破“生产与安全两张皮”，推动“生产安全管理中心+工业运维管理中心”联动。其中：生产安全管理中心聚焦生产流程安全（如设备故障预警、人员安全防护），工业运维管理中心专注网络安全、数据安全，通过“数据共享、联合响应”，实现“生

218、产异常”与“安全事件”的协同处置（如产线停机时，同步排查设备故障与网络攻击可能）。（二）全流程运维闭环：覆盖“监测-预警-处置-复盘”（二）全流程运维闭环：覆盖“监测-预警-处置-复盘”(1)监测：通过工业级传感器、网络探针，实时采集设备状态、网络流量、日志数据；(2)预警：基于 AI 算法（如异常行为聚类分析），对潜在风险（如设备固件异常更新、网络流量突增）提前预警；(3)处置：建立“分级响应机制”，一般事件自动处置（如隔离异常 IP），重大事件触发跨部门协同（如启动应急预案，联动生产、安全、供应链团队）；60第三章 工业互联网安全能力构建(4)复盘：对安全事件“溯源分析、总结教训”，迭代防

219、护策略（如更新攻击特征库、优化访问控制规则），实现“一次事件、能力提升”。（三）运维工具链建设：打造“智能化运维平台”（三）运维工具链建设：打造“智能化运维平台”(1)集成漏洞管理工具：定期扫描工业设备、系统漏洞，推动“漏洞发现-修复-验证”闭环；(2)集成配置管理工具：统一管理工业设备、安全设备配置，防止“私自修改配置引发安全风险”；(3)集成应急演练工具：模拟真实攻击场景（如工控协议攻击、数据泄露演练），检验团队响应能力，提升实战水平。典型行业应用实例典型行业应用实例打造“云-边-端”协同、行业专属化的 II-SOC（工业互联网安全运营中心），构建“监测-分析-响应-优化”的全流程安全运营

220、体系。通过引入数字孪生、知识图谱等先进技术，实现对工业系统安全态势的精准感知和智能决策。（一）端侧：部署轻量化、低功耗的安全探针，实现对设备运行日志、PLC 指令数据、传感器数据等多源信息的实时采集。探针采用边缘计算技术，在本地对数据进行初步过滤和处理，减少数据传输压力，同时确保数据采集的及时性和准确性。（二）边侧：边缘计算节点承担数据预处理和异常初步判定任务。运用人工智能算法，对采集的数据进行实时分析，识别设备异常行为和潜在安全威胁。例如，在电网场景中，边缘节点可快速识别电压骤降、频率异常等初步故障，并将关键信息上传至云侧进行进一步分析。（三）云侧：作为 II-SOC 的大脑，云平台集成 A

221、I 分析引擎、数字孪生系统和知识图谱。AI 分析引擎对多源数据进行关联分析，挖掘潜在的安全威胁和攻击模式；数字孪生系统通过对工业系统的虚拟建模，实时模拟系统运行状态，直观展示安全事件对系统的影响；知识图谱整合工业领域的安全知识、漏洞信息、攻击案例等，为安全决策提供知识支持。当检测到威胁时，云平台自动触发响应策略，联动边侧和端侧设备进行处置，并将处置结果反馈至系统进行优化。II-SOC 三层协同架构61第三章 工业互联网安全能力构建1.能源行业（电网）：1.能源行业（电网）：电网 II-SOC 端侧部署智能电表、变电站终端等大量设备探针，实时采集电力参数。边侧边缘计算节点对数据进行实时分析，当检

222、测到电压骤降等异常情况时，立即上传关键数据至云侧。云侧 AI 大脑结合历史数据、天气预报和电网拓扑结构，运用数字孪生技术模拟事故发展趋势，提前预判极端天气下可能的黑客攻击风险。一旦检测到威胁，自动联动保护装置调整电网运行方式，如切换供电线路、调整发电机输出功率等，保障电网稳定运行。同时，通过知识图谱分析类似攻击案例，优化防御策略，提升整体防护能力。2.汽车制造行业：2.汽车制造行业：汽车制造 II-SOC 聚焦供应链和车联网安全。端侧收集供应商系统日志、车联网终端数据，包括车辆行驶数据、用户操作数据等；边侧对数据进行隐私计算，过滤敏感信息，确保数据安全合规；云侧利用 AI 分析供应链攻击模式，

223、通过知识图谱关联分析供应商历史安全记录、行业攻击趋势等信息，识别异常订单请求、数据异常传输等潜在风险。在某汽车品牌遭遇供应链勒索软件攻击时，II-SOC 迅速定位受感染供应商节点，通过零信任访问控制技术切断数据交互，防止攻击扩散。同时，向其他供应商发出预警，并提供安全防护建议，保障整个供应链的生产连续性。综上，工业互联网安全能力构建框架，以“八大原则”为思想指引，“政策合规”为法治根基，“行业适配”为精准导向，“企业协同”为生态支撑，“技术防护”为硬实力底座，“运维管理”为持续保障，形成覆盖“战略-管理-技术-运营”全维度的安全能力建设蓝图。未来，随着工业互联网向“智能化、融合化、全球化”的不

224、断演进（如工业元宇宙、跨域协同制造），安全能力规划还需进一步深化 AI 与安全技术融合、推动“跨行业安全联盟”共享威胁情报和协同处置跨境攻击等生态协同，同时跟随数据跨境流动、AI 安全监管等政策，不断迭代合规能力，以此为工业互联网发展筑牢“可信、可靠、可持续”的安全基石，护航工业互联网产业战略的深远发展。3.3.关键能力要素3.3.关键能力要素工业互联网安全能力的落地与持续优化，依赖于三大关键能力要素的协同发展。这些能力既是对顶层设计与构建策略的深化支撑，也是应对行业复杂安全挑战的核心驱动力，应当贯穿安全规划、实施与运营全流程。62第三章 工业互联网安全能力构建3.3.1.跨界技术和行业知识融

225、合能力3.3.1.跨界技术和行业知识融合能力工业互联网安全的特殊性，决定了单一技术或行业知识难以满足防护需求，亟需实现网络安全技术与工业协议、生产工艺的深度融合。一方面，工业领域协议种类繁多且更新迭代快，如 Modbus、OPC UA 等协议广泛应用于不同生产场景，其通信机制、数据格式与 IT 网络协议差异显著。安全技术需针对工业协议特性进行定制化开发，例如通过协议深度解析技术，识别指令合法性与异常操作，同时避免因过度检测影响生产实时性。另一方面，不同行业生产流程与安全风险迥异，化工行业的高危工艺需结合 HAZOP（危险与可操作性分析）方法评估安全风险，汽车制造的供应链协同需从零部件接入、数据

226、交互等环节构建防护体系。这要求安全团队既精通防火墙、加密算法等网络安全技术，又熟悉行业生产机理，才能制定出贴合实际的防护方案。应用实例应用实例在某钢铁企业的安全改造中，技术团队将工业协议审计技术与高炉炼铁工艺流程相结合，精准定位因协议漏洞导致的设备异常操作，使生产系统异常响应速度提升 60%，有效保障了高温高压环境下的生产安全。3.3.2.行业定制化服务能力3.3.2.行业定制化服务能力工业领域细分行业的显著差异，使得“标准化产品+通用方案”的服务模式难以满足企业需求，行业定制化服务能力成为安全能力构建的关键。构建定制化服务能力需从三方面着手：首先是行业安全需求深度调研，通过实地考察、专家访谈

227、、数据分析等方式，精准把握行业特性。例63第三章 工业互联网安全能力构建如，电子制造行业对生产数据防泄露要求极高，而航空航天领域更关注控制系统的高可靠性与抗干扰能力。其次是方法论体系建设，基于行业机理模型，建立涵盖风险评估、方案设计、技术选型、实施部署的全流程方法论。如能源行业可依据“源网荷储”协同架构，制定包含发电侧设备防护、输电网络加固、储能系统安全的一体化方案。最后是服务团队建设，培养既懂行业业务又熟悉安全技术的复合型人才，并建立快速响应机制，及时解决企业安全问题。某安全厂商为石油化工行业定制的 DCS 系统防护方案，通过对行业生产流程的深入分析，部署虚拟补丁、协议白名单等技术，使系统漏

228、洞利用风险降低 85%，验证了定制化服务在复杂工业场景中的有效性。3.3.3.国际经验本土化能力3.3.3.国际经验本土化能力在全球化与工业互联网快速发展的背景下，借鉴国际先进经验是完善我国工业互联网安全体系的重要途径，但需结合国内实际进行本土化改造。欧盟 NIS2 指令、美国 CISA 标准等国际规范，在安全责任划分、供应链管理、数据跨境流动等方面具有成熟经验。其中如，NIS2 指令对关键基础设施运营者的安全义务进行了明确界定，CISA 标准建立了系统性的网络安全事件响应流程。然而，我国工业互联网发展具有独特性，如产业规模庞大、中小企业占比高、部分行业处于全球产业链关键环节等，这要求在借鉴国

229、际经验时充分考虑国内政策法规、产业结构与技术基础。以数据跨境流动管理为例，我国数据安全法个人信息保护法对数据出境有严格要求，需将国际通行的数据分类分级方法与国内法律框架相结合，制定符合国情的实施细则。此外，还需通过产学研合作，开展国际标准与国内实践的对比研究，推动技术标准、管理模式的本土化创新。应用实例应用实例某通信企业在参与“一带一路”工业互联网项目时，融合欧盟 GDPR 与我国数据安全法规要求，构建了满足多方合规需求的数据保护体系，既保障了数据安全，又促进了国际业务合作，为国际经验本土化提供了成功范例。64第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径第四

230、章 工业互联网安全能力建设与实施路径经过前三章对工业互联网安全核心概念、发展现状、能力框架的深入剖析，已明晰工业互联网安全建设的必要性与理论支撑。然而，从理论框架到实际落地，仍需一套科学、系统且可操作的方案。本章将基于前文构建的能力框架，深入探讨工业互联网安全能力建设的具体实施路径，从分阶段策略、核心场景防护，到支撑保障体系构建、持续优化机制，以及针对不同规模和类型企业的差异化建议，旨在为工业互联网安全能力建设提供全流程、精细化的实践指南，推动安全理念与技术真正融入工业互联网的各个环节，筑牢安全防线。4.1.实施路径与策略4.1.实施路径与策略4.1.1.实施前置准备4.1.1.实施前置准备本

231、次研究发现，当前工业互联网安全存在协议不统一、安全标准碎片化、复合型人才短缺等共性问题，工业领域各细分行业在设备安全、供应链安全、数据安全等领域面临差异化风险。因此，在推进工业互联网安全能力建设前，需系统性分析企业信息化程度、分类分级要求及行业特性，并深度融合工业互联网安全能力框架，为制定差异化实施策略提供依据。（一）明确企业信息化程度差异（一）明确企业信息化程度差异65第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径依据企业数字化转型水平，可划分为低信息化（单机联网或局部互联）、中信息化（系统集成与数据交互）、高信息化（智能化深度应用）三类。不同类型企业对应工业互联网安全能力框架会有不同侧重：(1)

232、低信息化企业：(1)低信息化企业：需优先夯实安全技术层的基础防护能力，优先解决调研中发现的“单点防护断层”问题，如部署防火墙、实现网络隔离，以应对工业协议未加密导致的数据篡改风险（如某钢铁企业连铸机数据被篡改案例）；(2)中信息化企业：(2)中信息化企业：着重强化安全运维管理层的监测分析能力，构建实时监控体系。如针对固件安全管理空白（如某化工企业 DCS 系统勒索病毒入侵事件），需建立固件签名验证机制；(3)高信息化企业：(3)高信息化企业：需强化企业自身管理能力层的生态协同能力，解决供应链安全失控等问题，推动产业链安全联动。如建立跨企业的供应商安全认证联盟，防范第三方设备接入风险。（二）区分

233、分类分级要求差异（二）区分分类分级要求差异根据关键信息基础设施、重要数据等分类分级结果，企业安全建设需适配不同安全级别对应的要求。(1)低安全级别企业：(1)低安全级别企业：聚焦基础合规，满足政策合规能力层的基本要求。同时对于调研中发现的“数据安全防护碎片化”问题，应对核心业务数据实施基础加密；(2)中等安全级别企业：(2)中等安全级别企业：需提升主动防护能力，结合行业差异化匹配能力层实现精准防护。例如针对汽车行业供应商接口入侵风险，可部署 API 网关鉴权系统；(3)高安全级别企业：(3)高安全级别企业：则需实现全生命周期安全管控与跨域协同，全面融合工业互联网安全能力框架中的各层级能力。如能

234、源行业关键信息基础设施，需构建“加密+检测+响应”一体化协议安全体系，防止智能电网调度指令劫持。（三）适配行业特性差异（三）适配行业特性差异不同行业安全需求因业务特性呈现显著差异，结合调研案例，如：(1)能源行业：(1)能源行业：针对智能电网调度、油气管道监控等核心场景，需深度应用安全技术层的工业控制系统防护技术，如部署 SCADA 系统专用防护设备，建立工控系统冗余备份机制，防止因指令劫持引发大面积停电；66第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径(2)制造业：(2)制造业：离散制造（汽车、电子）需聚焦供应链接口防护与老旧设备隔离，例如通过 API 网关鉴权防范供应商接口入侵，对老旧 SMT

235、 设备采用网络隔离或主机行为白名单技术；流程制造（化工、冶金）则需避免因安全漏洞导致生产安全事故，从政策合规能力层出发，严格遵循行业安全标准，实施 DCS 系统漏洞实时监测与虚拟补丁快速部署，对核心工艺数据进行区块链存证；(3)交通运输行业：(3)交通运输行业：以协议安全与数据可信为核心，对港口 RTG 控制协议实施加密并结合数字签名，通过零信任网络访问动态验证通信权限，保障智慧港口设备互联与智能航运数据协同安全。4.1.2.分阶段实施策略4.1.2.分阶段实施策略基于工业互联网安全能力框架，本报告提出“基础合规能力提升生态协同”三阶段实施策略，考虑行业共性与差异化问题，逐步构建完善的工业企业

236、安全防护体系。整体实施策略可概述为：第一阶段以完成等保 2.0 合规为目标，打好安全基础；第二阶段聚焦构建态势感知能力，提升安全监测与响应水平；第三阶段推动产业链安全协同，形成整体安全防护生态。（一）第一阶段：基础合规阶段（一）第一阶段：基础合规阶段此阶段聚焦工业互联网安全能力框架中的政策合规能力层与安全技术层，针对低信息化程度、低安全级别企业，以及安全风险相对较低的行业（如小型离散制造业），优先完成等保 2.0 基础合规要求，同时解决基础安全问题。(1)在安全技术层：(1)在安全技术层：部署工业防火墙、网闸等设备实现网络隔离，落实八大原则层中的“架构分层防护”原则，阻断外部攻击路径。针对工业

237、协议未加密问题，优先对 Modbus、OPC UA 等核心工业协议进行基础加密处理。(2)在政策合规能力层：(2)在政策合规能力层：建立基础权限管理制度，确保符合国家基础安全法规要求，同时针对数据安全防护碎片化问题，采用“动态加密传输+静态加密存储”技术，对核心业务数据进行重点保护。(3)在行业差异化匹配能力层：(3)在行业差异化匹配能力层：小型制造企业依据行业差异化匹配能力层可简化安全管理制度，侧重设备物理防护与基础网络访问控制；能源行业的低风险设施需满足基础的电力监控系统安全要求，建立工控系统冗余备份机制，符合政策合规能力层的行业标准。此外，需同时开展全员基础安全意识培训，建立基础安全管理

238、框架，初步构建企业自身管理能力层的协同机制。例如通过模拟钓鱼攻击提升员工防范社会工程学攻击的意识。67第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径基础合规阶段实施案例基础合规阶段实施案例1.钢铁行业网络隔离与协议加密实践1.钢铁行业网络隔离与协议加密实践某钢铁企业针对连铸机数据被篡改风险，通过部署工业防火墙隔离办公网与生产网，同时对 Modbus 协议进行基础加密，有效降低协议层攻击风险，满足等保 2.0 三级要求。2.中小微能源企业安全基线建设2.中小微能源企业安全基线建设某小型光伏电站依据能源行业安全需求，建立基础的电力监控系统安全机制，部署 SCADA 系统专用防护设备，对关键设备实施冗余备

239、份，以低成本完成基础合规。（二）第二阶段：能力提升阶段（二）第二阶段：能力提升阶段面向中信息化程度、中等安全级别企业，以及对安全要求较高的行业（如汽车制造业、电力传输），以工业互联网安全能力框架中的安全技术层、安全运维管理层和行业差异化匹配能力层为核心，重点构建态势感知与主动防护能力，重点解决深层安全隐患。(1)在安全技术层：(1)在安全技术层：部署工业互联网安全监测平台，利用 AI 技术对设备运行数据、网络流量进行实时分析，落实“系统统筹”原则，针对固件安全管理空白问题，建立设备固件签名验证与自动升级机制。(2)在安全运维管理层和行业差异化匹配能力层：(2)在安全运维管理层和行业差异化匹配能

240、力层：建立完善的安全事件响应流程，加强数据全生命周期管理，针对汽车行业供应商接口入侵风险，需部署 API 网关鉴权系统并实现供应链 API 全链路加密；针对电力行业调度网络攻击风险，需通过数据完整性检测与异常行为分析，防范 FDI 攻击。此外，完善安全管理制度，定期开展攻防演练，提升安全事件响应能力，进一步强化企业自身管理能力层的协同共治水平。例如组织跨部门应急演练，模拟 APT 攻击场景，提升实战能力。能力提升阶段实施案例能力提升阶段实施案例1.汽车制造企业供应链安全强化1.汽车制造企业供应链安全强化某汽车集团针对供应商接口入侵风险，部署 API 网关鉴权系统，对零部件供应商传输的生产数据实

241、施国密算法加密，并建立供应商安全准入快速响应机制，将供应链安全审查周期缩短至 72 小时内。2.电力企业智能电网安全防护2.电力企业智能电网安全防护某省级电网针对调度网络 FDI 攻击风险，部署工业互联网安全监测平台，通过数据完整性检测与 AI 异常行为分析，实时预警潜在攻击，结合零信任架构保障远程操作安全，符合电力监控系统安全防护规定要求。（三）第三阶段：生态协同阶段（三）第三阶段：生态协同阶段针对高信息化程度、高安全级别企业，以及产业链协同要求高的行业（如电子信息、航空航天），全面融合安全能力框架的各能力层，推动产业链安全协同与标准共建，解决行业共性难题。(1)在企业自身管理能力层：(1)

242、在企业自身管理能力层：68第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径搭建安全信息共享平台，与上下游企业实时交换漏洞情报与防护方案，建立跨企业应急联动机制，形成协同共治生态。例如建立跨企业供应商安全认证联盟，解决供应链安全失控问题。(2)在行业差异化匹配能力层：(2)在行业差异化匹配能力层：如电子信息产业联合芯片制造商、终端厂商构建供应链安全协同体系推行软件物料清单（SBOM）管理，检测开源组件漏洞；航空航天行业整合设计、制造、运维等环节的安全要求，形成统一的安全标准与规范，通过区块链存证确保维修记录不可篡改，体现行业定制化服务能力。同时，积极参与行业安全标准制定，从政策合规能力层推动行业安全生态

243、的整体升级，实现跨界技术和行业知识融合能力、国际经验本土化能力等关键能力要素的落地，最终达成安全能力框架中各能力层的有机统一与协同发展，解决标准碎片化问题。生态协同阶段实施案例生态协同阶段实施案例1.某电子信息产业供应链安全联盟1.某电子信息产业供应链安全联盟某工业互联网安全厂商联合芯片制造商、终端厂商建立供应链安全协同体系，通过安全信息共享平台交换漏洞情报与防护方案，推行 SBOM 管理，共同制定芯片供应链安全标准，实现从设计到终端的全流程安全追溯。2.航空航天行业安全标准共建2.航空航天行业安全标准共建国家应急救援航空体系整合设计、制造、运维企业资源，建立跨企业应急响应机制，通过区块链存证

244、确保维修记录不可篡改，并联合制定航空航天行业安全标准，提升重大安全事件的跨域处置效率。4.1.3.实施路径框架4.1.3.实施路径框架实施阶段需对应“顶层设计-技术落地-管理闭环-持续优化”四步执行路径。根据企业数字化成熟度，定制适配方案，确保安全能力建设有序推进，实现从规划到优化的全流程闭环建设与实施。（一）基础合规阶段：（一）基础合规阶段：(1)顶层设计围绕政策合规能力层的基础要求，规划基础安全目标与架构，重点解决数据安全防护碎片化问题，明确数据分类分级标准与加密策略；(2)技术落地以安全技术层的基础防护设备部署为主，同时针对工业协议安全治理缺失问题，部署支持协议深度检测的工业防火墙；(3

245、)管理闭环侧重建立企业自身管理能力层的基础安全流程，包括资产识别、权限管理、应急响应等制度，针对供应链安全失控问题，初步建立供应商安全准入机制；(4)持续优化通过合规检查完善防护体系，确保符合八大原则层的基本准则，定期评估安全措施有效性，例如通过渗透测试验证网络隔离效果。（二）能力提升阶段：（二）能力提升阶段：(1)顶层设计聚焦安全技术层与安全运维管理层的高级能力架构，针对固件安全管理空白、应急响应体系69第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径薄弱等问题，规划设备全生命周期管理与智能应急响应机制；(2)技术落地引入智能监测与分析系统，强化安全技术层能力，例如部署工业系统漏洞发现平台，结合威胁

246、情报实现风险预判；(3)管理闭环强化安全事件响应机制，完善安全运维管理层，建立跨部门协作流程，针对应急演练流于形式问题，开展真实攻击场景模拟演练；(4)持续优化基于监测数据迭代防护策略，体现行业差异化匹配能力层的动态调整，例如根据供应链攻击趋势，优化 API 网关鉴权规则。（三）生态协同阶段：（三）生态协同阶段：(1)顶层设计着眼于企业自身管理能力层的生态安全战略与合作模式，针对行业标准碎片化、复合型人才短缺等问题，规划行业标准共建与人才联合培养机制；(2)技术落地搭建共享平台与协同系统，融合安全技术层与行业差异化匹配能力层，例如开发跨企业漏洞情报共享平台，集成工业协议深度防护技术；(3)管理

247、闭环构建跨企业协同机制，深化企业自身管理能力层，建立供应商安全评估与动态管理体系，解决供应链安全失控问题；(4)持续优化通过生态反馈完善标准体系，推动政策合规能力层与各能力层的协同发展，例如根据行业标准实施效果，动态调整加密算法、认证机制等技术要求。70第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径分阶段实施路径应用案例分阶段实施路径应用案例1.卡奥斯工业互联网平台安全防护1.卡奥斯工业互联网平台安全防护顶层设计：以等保 2.0 为基准，构建“身份+数据”双中心防护架构，针对数据安全防护碎片化问题，明确生产数据、用户数据分类分级标准与加密策略；技术落地：部署零信任网关与动态安全资源池，实现安全能力按

248、需分配与自动化部署，同时针对工业协议安全问题，集成协议深度检测与加密功能；管理闭环：通过安全运营中心（SOC）统一管理全平台资产与事件，建立“监测-分析-响应”闭环流程，针对应急响应薄弱问题，制定专项应急预案并定期演练；持续优化：引入威胁情报库与攻防演练机制，动态调整防护策略，针对供应链安全风险，建立供应商安全评估与准入机制，平台安全事件拦截率提升至 99.6%。2.华为 F5G 无损工业光网实施2.华为 F5G 无损工业光网实施顶层设计：针对汽车制造产线高可靠需求，设计全光纤网络架构，满足“0 丢包”与确定性低时延要求，同时规划设备固件安全更新与远程运维安全机制，解决固件安全管理空白问题；技

249、术落地：采用 TDM 时分复用与硬隔离技术，实现生产、办公、安防三网合一，运维效率提升 60%，部署工业系统漏洞发现平台，结合威胁情报实现风险预判；管理闭环：通过 eSight 平台统一监控网络状态，结合智能光路诊断技术快速定位故障，建立跨部门协作的应急响应机制，针对应急演练不足问题，模拟真实网络攻击场景进行演练；持续优化：预留 50G/100G 带宽升级能力，支撑未来 10 年产线智能化演进需求，根据行业标准变化与技术发展，动态调整网络架构与安全策略。4.2.核心工业场景安全能力建设4.2.核心工业场景安全能力建设在等保 2.0、工业控制系统信息安全防护指南和工业互联网安全标准体系（2021

250、 年）等合规要求和具体技术规范中，工业互联网安全涵盖设备、控制、网络、平台、数据五大核心防护对象。结合本研究对工业互联网安全的定义“涵盖工业生产全要素、全产业链、全价值链”，本小节将重点探讨的核心场景包括“工业设备安全、工业控制安全、工业网络安全、工业数据安全、工业应用安全以及工业控制系统安全运营”。同时，鉴于通用 IT 安全技术体系与工业领域的 OT 安全技术体系在实际应用中的相对独立现状，并严格遵循“生产业务优先”的原则，本节还将深入分析工业控制系统安全运营与工业互联网安全运营中心、IT 运维运营管理中心之间的相互关联性。本节旨在确保安全措施既合规又有效，为生产活动构建坚固的安全防线，并为

251、工业企业实施工业领域安全能力建设提供核心防护的构建思路。71第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径4.2.1.工业设备安全4.2.1.工业设备安全工业设备作为工业生产的物理基础，其安全性是生产正常运行的前提，遵循工业控制系统信息安全防护指南中“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的原则，在“生产业务优先”前提下，设备安全防护以保障设备稳定运行、避免生产中断为核心目标。其相应的安全防护措施主要包括以下三个方面：（一）固件安全加固（一）固件安全加固依据政策指南等要求，通常需要建立设备固件全生命周期管理机制。如能源行业的电力监控系统中，企业对 SCADA 设备固件实施数字签名和版本控制，通过可

252、信计算技术确保固件来源可信，防止恶意篡改导致设备故障。某电力企业曾因未对固件进行有效管理，遭受恶意固件升级攻击，致使部分区域电网调度异常，造成大面积停电事故。实施加固措施后，成功避免此类风险，保障电力生产稳定供应，体现了固件安全加固对维持生产连续性的重要意义。（二）设备漏洞管理（二）设备漏洞管理严格落实政策指南中漏洞检测与修复要求，部署工业级漏洞扫描工具，定期对 PLC、DCS 等关键设备进行脆弱性评估。以化工企业为例，通常会通过建立漏洞管理平台，结合威胁情报，对发现的漏洞进行分级分类处理。对于可能影响生产的高危漏洞，优先采用虚拟补丁技术进行临时修复，在不影响正常生产的情况下降低安全风险，待设

253、备停机维护时再进行彻底修复，实现生产与安全的平衡。（三）接入认证（三）接入认证72第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径采用多因素认证与设备指纹技术，对设备接入进行严格管控。如在离散制造业的智能工厂中，新设备接入生产网络时，需通过数字证书、MAC 地址绑定、设备特征码验证等多重认证，防止非法设备接入导致生产中断或生产数据被篡改，维护生产秩序稳定。4.2.2.工业控制安全4.2.2.工业控制安全工业控制系统作为生产指令的核心执行中枢，直接决定生产流程的准确性与稳定性，是“生产业务优先”原则下不可或缺的防护对象，需严格遵循相关政策指南要求，其安全能力构建主要包括以下三个方面：（一）控制逻辑安全（

254、一）控制逻辑安全对工业控制系统（如 DCS、PLC）的控制逻辑进行深度审计，通过建立逻辑校验机制和版本管理系统，防止恶意篡改控制流程。如在化工行业的反应釜控制系统中，对温度、压力等关键参数的控制逻辑进行加密存储和数字签名，一旦检测到逻辑异常立即触发报警并阻断执行，避免因控制逻辑错误导致生产事故，保障化工生产安全稳定，凸显生产优先导向。（二）系统漏洞管理（二）系统漏洞管理针对工业控制系统的专用协议和软件特性，采用专业的漏洞扫描工具和白盒测试方法，及时发现并修复漏洞。如某汽车制造企业定期对生产线的 PLC 控制系统进行安全评估，利用虚拟补丁技术临时封堵未修复的高危漏洞，同时推动设备厂商发布官方补丁

255、，确保控制系统安全运行，保障汽车生产线的连续性，体现对生产连续性的重视。（三）指令传输安全（三）指令传输安全在控制指令传输过程中，建议采用双向身份认证、指令加密和完整性校验技术。如在能源行业的智能电网调度系统中，对电力调度指令实施国密算法加密传输，并通过数字签名验证指令的真实性和完整性，防止指令被劫持或篡改，确保电网稳定运行，保障电力生产的安全可靠。工业设备安全和工业控制安全之于等保 2.0 工业主机安全要求的应用示例工业设备安全和工业控制安全之于等保 2.0 工业主机安全要求的应用示例连续性是工业生产的基本要求，因此无论是生产设备，还是设备的控制系统，都需要长期连续运行，很难做到及时更新补丁

256、。对此类系统通常采用“白名单”方式进行安全保护，即只有白名单内的软件才可以运行，其它进程都被阻止，以此防止病毒、木马、恶意软件的攻击。随着技术的进步，U 盘成为信息交换最便捷的媒介，但通过 U 盘传播病毒、恶意软件的风险极高，有必要对USB 接口的使用进行严格管理。因此，在控制系统的上位机上安装工业主机防护系统是最普遍而又有效的手段。业内优秀的工业主机防护产品通常都具备 USB 安全管理能力，通过“注册-授权-审计”等典型安全措施，对 U 盘的使用全程管理，严防非授权 U盘引入病毒。工业主机安全防护系统是解决工业主机安全痛点的首选。73第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径4.2.3.工业网

257、络安全4.2.3.工业网络安全工业网络作为生产数据传输和指令交互的通道，其安全稳定直接影响生产效率，在“生产业务优先”的原则下，工业网络安全防护旨在确保生产数据实时、准确传输，同时抵御各类网络攻击。能力点主要包括：（一）SDN 动态组网（一）SDN 动态组网利用 SDN 技术实现网络流量智能调度与灵活管控，优先保障生产数据传输。在汽车制造的柔性生产线中，SDN 控制器可根据生产任务实时调整网络带宽分配，当检测到恶意流量时，能在毫秒级内隔离攻击源，确保生产线正常运行，不耽误汽车生产进度，满足生产优先需求。（二）零信任访问控制（二）零信任访问控制基于“永不信任，始终验证”理念，零信任技术体系可以对

258、所有网络访问进行严格身份认证与权限控制。如在能源行业的油气管道监控网络中，采用零信任架构，可以对远程运维人员、第三方接入设备进行动态身份验证和最小权限分配，防止内部人员误操作或恶意攻击导致的生产事故，保障油气资源稳定输送，维护能源生产连续性。（三）异常（三）异常流量监测流量监测部署基于 AI 的工业协议流量分析系统，建立正常流量行为基线。如某化工行业企业通过对 OPC UA、Modbus 等协议流量进行深度检测，当发现协议字段异常、流量突变等情况时，系统立即告警并阻断可疑流量，避免因网络攻击导致化工生产装置异常，从而保障化工生产稳定进行。工业网络安全之于等保 2.0 工业边界安全要求的应用示例

259、工业网络安全之于等保 2.0 工业边界安全要求的应用示例工控网络通常与企业资源网络（办公网络）物理隔离，但随着工业化与信息化的深度融合，越来越多的设备将实现联网。工业生产环境信息化、数字化、智能化的趋势不断发展，为了保护工业核心生产系统不受外来网络攻击，同时实时地把生产数据传输给管理系统，需要在工控网与资源网之间部署网络隔离与信息交换设备，满足此类要求的典型设备是工业网闸。同时，工业控制网络需要进行安全域划分，在安全域之间采取隔离手段保障安全；另外，工控网络通常使用工业专有协议和专有应用系统，而 E-Mail、Telnet、Rlogin 等通用应用和协议是网络攻击最常用的载体，应该拒绝此类流量

260、进入工控网络，通常在工控网络的边界部署工业防火墙实现防护功能。因此，解决工业边界安全痛点，应重点考虑采用工业网闸和工业防火墙设备。4.2.4.工业应用安全4.2.4.工业应用安全工业 APP、云服务等应用是实现工业智能化的重要载体，其安全直接影响业务功能正常实现。在“生产业务优先”的原则下，工业应用安全建设可以确保应用稳定运行、避免因应用漏洞导致生产中断或数据泄露。能力点主要包括：（一）代码审计（一）代码审计74第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径在应用开发阶段，采用静态代码分析工具与人工审计相结合的方式，检测并修复代码漏洞。某工业互联网平台服务商在开发设备监控 APP 时，通过代码审计发

261、现并修复了越权访问、会话劫持等高危漏洞，确保应用安全可靠，避免因 APP 漏洞导致设备监控失效影响生产设备正常运行。（二）供应链安全检测（二）供应链安全检测对应用依赖的第三方组件、开源代码进行安全检测，建立软件物料清单（SBOM）。电子信息企业在开发工业云服务应用时，利用 SBOM 梳理组件清单，通过漏洞扫描工具及时发现并替换存在安全隐患的开源组件，防范供应链攻击，防止因第三方组件漏洞导致云服务应用故障影响电子信息生产过程中的数据处理和业务流程。（三）应急响应能力建设（三）应急响应能力建设制定完善的应用安全应急预案，定期开展演练。家电企业针对智能产品应用可能出现的远程控制漏洞，建立应急响应小组

262、，明确漏洞发现、分析、修复、通报流程，并模拟黑客攻击场景进行演练，确保在安全事件发生时能够快速响应，减少因应用安全问题导致的生产中断时间，保障家电生产的连续性和产品质量。4.2.5.工业数据安全4.2.5.工业数据安全工业数据贯穿生产全流程，是实现智能化生产的核心要素，其安全直接影响生产决策与业务运营。在“生产业务优先”的前提下，数据安全治理须以保障数据可用性为基础，确保数据机密性和完整性。（一）数据分类分级（一）数据分类分级依据数据对生产的重要程度和敏感程度进行分类分级，制定差异化防护策略。某制药企业将药品配方数据列为最高级别，采用加密存储、访问控制等多重防护措施，防止数据泄露影响药品生产，

263、保护企业核心竞争力，保障生产稳定。（二）加密传输（二）加密传输在数据采集、传输过程中，采用国密算法或国际标准加密算法，确保数据在网络传输中不被窃取或篡改。智能电网中，电力调度指令通过专用加密通道传输；家电企业的智能产品与云端交互数据也进行全程加密，保证生产数据准确完整，避免生产控制失误。（三）脱敏处理（三）脱敏处理在数据使用和共享阶段，对敏感数据进行脱敏处理。汽车制造企业在向第三方共享生产数据时，对涉及客户个人信息、关键工艺参数的数据进行匿名化处理，在保障数据共享价值的同时，避免数据泄露风险，保障汽车生产顺利进行。（四）跨境流动合规（四）跨境流动合规对于涉及数据跨境传输的场景，严格遵循数据安全

264、法个人信息保护法等法规要求。如汽车行业企业在车联网数据出境时，按照相关规定进行数据出境安全评估，确保数据跨境流动合法合规，避免法律风险影响汽车生产和销售的全球布局。75第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径4.2.6.工业控制系统安全运营4.2.6.工业控制系统安全运营工业控制系统作为工业生产的“神经中枢”，其安全运营对保障生产稳定至关重要，是在工业互联网安全能力构建框架中激活和优化的核心支撑体系。在“生产业务优先”的原则下，目前工业控制系统安全运营主要保障工业自动化控制系统稳定、可靠运行为目标。能力点主要包括：（一）安全监测与态势感知（一）安全监测与态势感知部署工业控制系统安全监测平台，对

265、系统运行状态、网络流量、设备日志等进行实时监测，通过大数据分析和 AI 技术建立系统正常运行基线，及时发现异常行为和安全威胁。如在能源行业的大型发电站中，通过监测平台实时掌握 DCS 系统运行情况，对潜在攻击行为进行预警，使发电站能够提前采取措施，避免因控制系统受到攻击导致发电设备故障，保障电力生产稳定，维护社会用电需求。（二）应急处置与容灾备份（二）应急处置与容灾备份制定完善的工业控制系统应急预案，定期开展应急演练，确保在系统遭受攻击或故障时能够快速恢复生产。同时，建立数据容灾备份机制，对关键控制数据进行异地备份，防止数据丢失影响生产。例如，某化工企业通过建立双活数据中心，实现控制系统数据实

266、时同步备份。在遇到自然灾害或网络攻击导致其中一个数据中心故障时，另一个数据中心能够迅速接管业务，保障化工生产不间断，最大限度减少因系统故障带来的生产损失，体现生产优先原则下对系统可靠性的重视。（三）安全策略优化与持续改进（三）安全策略优化与持续改进基于安全监测数据和安全事件分析，持续优化工业控制系统的安全策略。定期评估安全措施的有效性，结合行业最新安全标准和技术，对安全防护体系进行升级改进，确保工业控制系统始终处于安全可靠状态，为生产活动提供坚实保障。工业数据安全、工业应用安全、工控系统安全运营之于等保 2.0 工业安全管理要求的应用示例工业数据安全、工业应用安全、工控系统安全运营之于等保 2

267、.0 工业安全管理要求的应用示例工业网络安全建设起步晚，底子薄，缺少有效的管理抓手。通过解决边界和主机安全痛点，只是在单点上解决安全问题，更大的要求是针对整个工业网络的安全状态的感知、数据的采集、分析以及针对工业网络的安全监测，及时识别异常操作、及时报警非法行为，通过可视化的集中管理界面，清晰的展示工业网络内各种安全问题，准确的定位、管理可能因网络安全问题导致的故障。因此“看清、看透、看全工业生产中的威胁，是保障工业网络安全的基础和前提”。基于此，工业安全监测系统以及控制中心，可以技术平台的方式，进行工业网络安全的统一管理，作为工业网络安全管理中心，满足等保 2.0 对工业控制系统的三级要求。

268、4.2.7.工业互联网平台安全运营（II-SOC）4.2.7.工业互联网平台安全运营（II-SOC）五大防护对象是站在应用工业互联网的企业角度，但工业互联网安全场景还包括工业互联网平台企业的安全场景，就涉及到核心场景II-SOC 的建设，以及与工业企业工控系统安全运营的区别与关联。76第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径工业互联网平台企业，其安全运营中心（II-SOC）是保障平台稳定运行、数据交互安全的核心枢纽。与工业企业的工业控制系统（ICS）安全运营聚焦生产现场控制层不同，II-SOC 面向工业互联网平台的“云-边-端”全架构，承担跨企业、跨行业的安全监测、事件响应与策略协同职责。工业

269、互联网平台安全运营及其建设是工业互联网安全的重要组成部分，与工控系统安全运营形成“现场防护-云端统筹”的立体化安全防线。未来，随着工业互联网向“平台化、生态化”演进，II-SOC 需进一步强化跨行业协同、AI 深度赋能与主动防御能力，成为工业互联网安全生态的核心基础设施。表：工控系统（ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营（II-SOC）的差异维度维度工控系统安全（ICS）运营工控系统安全（ICS）运营工业互联网平台安全运营（II-SOC）工业互联网平台安全运营（II-SOC）防护对象PLC、DCS 等工控设备及控制网络工业互联网平台（云平台、边缘计算节点、工业APP）核心目标保障生产流程连

270、续性，防止物理生产中断保障平台服务可用性、数据完整性与用户隐私安全技术架构基于工业协议解析的现场级监测融合云安全、大数据分析、AI 威胁检测的全域监测管理范围企业内部生产系统闭环管理跨企业供应链协同、行业安全生态联动典型场景工控设备漏洞修复、控制指令合法性校验平台 API 安全防护、数据跨境流动监测、多云协同防御本质区别跟生产业务密切相关更偏重通用安全范畴（一）II-SOC 核心能力建设（一）II-SOC 核心能力建设(1)全域安全监测与态势感知(1)全域安全监测与态势感知监测范围：覆盖平台接入的设备终端（如智能传感器、工业机器人）、边缘计算节点、云平台基础设施（如服务器、数据库）及工业 AP

271、P，实时采集日志、流量、资产状态等数据。技术手段：采用 NTA（网络流量分析）技术解析 OPC UA、MQTT 等工业协议，识别异常通信（如未授权设备接入平台）；通过云安全态势感知（CSPM）工具监测云平台配置漏洞（如 S3 存储桶权限暴露）；利用 AI 算法建立用户行为基线（UEBA），检测平台管理账号异常登录、数据越权访问等风险。应用示例：某工业互联网平台服务商部署 II-SOC 后，通过分析边缘节点流量，发现某汽车供应链企业的边缘网关持续向境外 IP 发送生产数据，及时阻断并触发数据跨境合规告警，避免数据泄露风险。(2)跨域应急响应与协同处置(2)跨域应急响应与协同处置响应机制：建立“监

272、测-分析-处置-溯源”闭环流程，集成自动化响应工具（如防火墙策略自动调整、恶意域名封禁），实现安全事件分钟级响应。77第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径协同能力：与工业企业 ICS 安全运营中心联动，如平台检测到某设备异常指令时，同步通知企业现场切断控制链路；对接行业安全联盟威胁情报平台，共享 APT 攻击特征、供应链漏洞等信息，提升行业整体防御能力。应用示例：在一次针对工业云平台的 DDoS 攻击中，II-SOC 通过流量清洗中心与云服务商协同，在 5分钟内将攻击流量从 20Gbps 压制至正常水平，保障平台服务不中断。(3)平台供应链安全管理(3)平台供应链安全管理资产测绘与风险评估

273、：对平台接入的第三方组件（如开源库、物联网模块）进行资产清点，生成 SBOM（软件物料清单），定期扫描组件漏洞（如 Log4j2、OpenSSL 漏洞）。供应链准入机制：要求设备厂商、软件供应商提供安全评估报告，对接入平台的设备实施“零信任”认证（如设备指纹+数字证书），防范供应链攻击（如固件植入后门）。应用案例：某能源行业工业互联网平台通过 II-SOC 的供应链安全模块，发现某批次智能电表存在固件漏洞，及时通知厂商召回并推送安全补丁，避免漏洞被用于攻击能源生产系统。(4)数据安全与合规管理(4)数据安全与合规管理数据全生命周期管控：采集层：对设备数据进行脱敏处理（如模糊化地理位置信息）；传

274、输层：采用国密 SM4 算法加密数据，通过 VPN 通道传输；存储层：对核心生产数据实施分片存储、访问审计，符合工业数据分类分级指南要求。合规性监测：实时监测数据跨境流动，对出境数据进行安全评估，生成合规性报告，满足个人信息保护法数据安全法要求。应用案例：某跨国制造企业的工业互联网平台通过 II-SOC 的数据合规模块，自动识别并拦截违反“数据出境安全评估”的数据传输行为，避免因合规问题引发法律风险。（二）II-SOC 与工控系统（ICS）安全运营的协同(1)层级互补（二）II-SOC 与工控系统（ICS）安全运营的协同(1)层级互补工控系统安全运营：聚焦生产现场的“最后一公里”安全，解决设备

275、漏洞、控制逻辑篡改等直接威胁生产的风险。II-SOC：从平台层视角统筹全局安全，防范针对平台的高级攻击（如供应链渗透、云服务滥用），并为工控系统提供威胁情报支撑。78第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径(2)技术联动(2)技术联动通过 API 接口实现数据互通，如 II-SOC 将云端发现的新型恶意软件特征同步至工控系统的工业防火墙，实现“云端检测-现场阻断”的联动防御。在应急处置中，II-SOC 负责云平台侧的攻击溯源与取证，工控系统安全运营团队负责现场设备的安全恢复，形成“云地协同”的立体防御体系。（三）II-SOC 建设路径建议（三）II-SOC 建设路径建议(1)分阶段实施：(1)

276、分阶段实施：基础阶段：完成平台资产测绘、日志集中管理，实现对云平台基础组件的安全监测；进阶阶段：引入 AI 威胁检测、自动化响应工具，建立跨企业应急联动机制；成熟阶段：对接行业安全标准与态势感知平台，推动安全能力向产业链上下游延伸。(2)技术选型：(2)技术选型：采用“平台原生安全”架构，将安全能力嵌入工业互联网平台的 IaaS、PaaS、SaaS 各层（如容器安全、微服务安全）；优先选择支持工业协议解析、多云管理、威胁情报共享的 II-SOC 解决方案。典型案例：海尔卡奥斯 II-SOC 实践典型案例：海尔卡奥斯 II-SOC 实践海尔卡奥斯工业互联网平台通过建设 II-SOC，实现对全球

277、50+个国家、200+个工业园的安全运营管理：能力亮点：能力亮点：集成 AI 驱动的异常流量检测模型，精准识别针对家电制造场景的协议攻击（如伪造的 MQTT 控制指令）；建立“平台-工厂-供应商”三级应急响应体系，供应商设备漏洞修复平均耗时从 7 天缩短至 24 小时；通过数据合规模块，自动处理跨境数据超 10TB/年，合规性通过率达 100%。价值成果：价值成果：平台安全事件年均下降 68%，支撑海尔集团智能制造业务全球扩张，成为工业互联网平台安全运营的标杆案例。4.2.8.工业企业核心场景安全能力建设案例分析4.2.8.工业企业核心场景安全能力建设案例分析在工业企业安全能力建设实践中，工控

278、系统（ICS）安全运营与五大防护对象（设备、控制、网络、平台与应用）的安全建设，以及与传统 IT 运营中心、工业互联网安全运营中心（II-SOC）的融合情况，对企业安全防护体系效能有着决定性影响。这些核心场景的有机融合，能够显著提升企业整体安全防护能力，有效应对复杂多变的安全威胁，保障工业生产稳定、高效运行。79第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径装备制造企业：核心场景安全能力建设全面融合成功案例装备制造企业：核心场景安全能力建设全面融合成功案例某大型装备制造企业，旗下拥有分布于多地的生产园区。不同园区因建设时期与业务需求差异，信息化架构和 IT、OT 技术环境各不相同，这为安全管理带来极

279、大挑战。该企业在安全建设进程中，充分认识到融合的重要性，积极推进各类安全体系融合。（一）与五大防护对象安全建设的融合（一）与五大防护对象安全建设的融合(1)设备安全：在工控系统安全运营过程中，企业对 PLC、SCADA 等设备实施严格的固件安全加固与漏洞管理。通过建立设备全生命周期管理机制，对设备固件进行数字签名验证，定期运用工业级漏洞扫描工具检测漏洞。如在一次例行扫描中，发现某园区关键生产设备存在高危漏洞，及时采用虚拟补丁技术临时修复，避免因设备故障引发生产停滞，保障设备安全运行，这一举措与设备安全建设目标高度契合。(2)控制安全：对工控系统的控制逻辑开展深度审计，构建逻辑校验机制和版本管理

280、系统。在某园区的自动化生产线控制系统中，对关键控制逻辑加密存储并进行数字签名，确保控制指令准确无误执行。同时，在指令传输环节，采用双向身份认证与加密技术，防止指令被篡改。例如，通过实时监测控制指令流量，及时发现并阻断一次针对控制指令的非法篡改行为，保障生产连续性，体现工控系统安全运营对控制安全建设的有力支撑。(3)网络安全：利用 SDN 技术实现网络流量智能调度，优先保障生产数据传输。在各园区网络中部署基于 AI 的工业协议流量分析系统，建立正常流量行为基线。如在某园区发现网络流量异常，经分析是外部攻击导致，系统迅速告警并自动隔离攻击源，确保工控系统网络稳定，为网络安全建设提供实时保障。(4)

281、数据安全：工控系统运行产生海量数据，企业对这些数据进行分类分级管理。对涉及核心生产工艺的数据，采用加密存储与传输，在数据使用阶段进行脱敏处理。如在跨园区数据共享时，对敏感数据匿名化，确保数据安全。同时，依据工控系统数据安全需求，建立数据备份与恢复机制，保障数据完整性与可用性，与数据安全建设紧密融合。(5)应用安全：在工控系统所依赖的工业 APP 及相关应用开发过程中，实施严格代码审计。对应用依赖的第三方组件进行安全检测，建立软件物料清单（SBOM）。例如，在更新某园区生产管理 APP 时，通过审计发现一处代码漏洞，及时修复后上线，避免因应用漏洞影响工控系统操作与管理，实现应用安全保障与工控系统

282、安全运营协同。（二）与传统 IT 运营中心的融合（二）与传统 IT 运营中心的融合该企业传统 IT 运营中心主要负责办公网络、企业管理信息系统等安全运维。在推进融合过程中，实现了 IT 与OT 网络安全设备的统一管理，如将 IT 防火墙与 OT 防火墙纳入同一管理平台，共享威胁情报。同时，整合 IT 与 OT的漏洞管理流程，对 IT 系统和工控系统设备漏洞统一扫描、评估与修复。在人员协作方面，建立联合应急响应小组，成员来自 IT 运营中心与工控系统安全运营团队，在面对安全事件时协同作战。例如，当检测到一次通过办公网络渗透至工控系统的攻击时，IT 团队迅速定位攻击源，工控团队评估攻击对生产系统影

283、响，共同制定解决方案，成功化解危机，提升整体安全防护效能。（三）与工业互联网安全运营中心（II-SOC）的融合（三）与工业互联网安全运营中心（II-SOC）的融合企业构建 II-SOC，实现对旗下所有园区工业互联网平台的统一安全运营。I-SOC 与工控系统安全运营在技术手段上相互补充，II-SOC 利用大数据分析、AI 威胁检测等技术，对来自各园区工控系统的海量安全数据进行深度挖掘，为工控系统安全运营提供更精准威胁情报。在应急响应上，II-SOC 制定跨园区统一应急预案，当某园区工控系统遭遇重大安全事件时，可迅速协调其他园区资源支援。如某园区遭受大规模 DDoS 攻击，II-SOC 协调周边园

284、区网络资源进行流量清洗，同时指导该园区工控系统安全运营团队调整安全策略，保障工控系统正常运行，实现两者高效融合。80第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径管网公司：工控系统安全运营为核心的融合实践管网公司：工控系统安全运营为核心的融合实践国家石油天然气管网集团某分公司，运营着大规模成品油管道。由于管网距离长、站点多，网络架构复杂，工控系统安全运营面临诸多挑战。该公司在安全建设中，围绕工控系统安全运营，积极探索与各方融合。（一）与五大防护对象安全建设的融合（一）与五大防护对象安全建设的融合(1)设备安全：在工控系统安全运营框架下，对 ABB、霍尼韦尔等国外品牌工控设备开展资产测绘与漏洞管理。通

285、过与设备厂商合作，及时获取漏洞信息并制定修复方案。例如，针对某型号设备已知漏洞，在系统运营过程中实时监测设备状态，提前部署防护措施，防止漏洞被利用，保障设备安全，夯实设备安全建设基础。(2)控制安全：强化对 Modbus、CIP 等工业协议指令传输的安全审计。在主备调度中心与场站边界部署工业防火墙，深度解析工业协议，以白名单技术构建安全环境，防止控制指令被篡改。同时，对控制逻辑进行定期审查，确保控制流程准确无误。如通过对控制指令流量实时监测，成功拦截一次伪造指令攻击，保障管网控制安全，体现工控系统安全运营对控制安全建设的关键作用。(3)网络安全：在管网网络关键节点部署流量、日志等探针，由工业安

286、全态势感知平台全面分析网络安全态势。通过监测网络流量，实时发现并阻断异常连接与网络攻击。例如，在某站点检测到异常流量，经分析是外部恶意扫描，及时采取措施阻断，保障管网工控系统网络安全，实现网络安全建设与工控系统安全运营联动。(4)数据安全：对管网运行产生的数据，如压力、流量等数据进行分类分级保护。在数据传输过程中，采用加密技术确保数据完整性与机密性。在数据存储方面，建立异地备份机制，防止数据丢失。如在数据备份过程中，对备份数据进行完整性校验，保障数据安全，与数据安全建设要求一致。(5)应用安全：针对管网调度管理等应用系统，实施严格访问控制与权限管理。在应用开发过程中，遵循安全开发规范，进行代码

287、审计。如在更新调度应用时，发现一处权限绕过漏洞，及时修复，保障应用安全，避免因应用漏洞影响工控系统操作，实现应用安全保障与工控系统安全运营协同。（二）与传统 IT 运营中心的融合（二）与传统 IT 运营中心的融合该公司传统 IT 运营中心主要负责办公网络及部分业务管理系统运维。在融合过程中，打通 IT 与 OT 网络日志系统，将办公网络与工控系统网络设备日志统一收集至日志审计与分析系统，进行综合分析。同时，在身份认证方面，采用统一身份认证平台，对 IT 系统用户与工控系统运维人员进行集中管理。例如，当发现一次疑似内部人员通过办公网络对工控系统进行非法访问尝试时，通过统一身份认证记录迅速锁定嫌疑

288、人，IT 与工控团队协同调查处理，提升安全事件处置效率，实现两者融合。（三）与工业互联网安全运营中心（II-SOC）的融合（三）与工业互联网安全运营中心（II-SOC）的融合虽然该公司业务侧重于管网工控系统，但在参与行业安全生态建设中，与区域工业互联网安全运营中心（II-SOC）建立联系。II-SOC 为其提供行业威胁情报共享服务，帮助管网公司及时了解针对能源行业工控系统的最新攻击手段与防范措施。管网公司则向 II-SOC 反馈自身工控系统安全运营过程中发现的安全问题与解决方案，为行业安全知识库贡献力量。在一次针对能源行业的 APT 攻击预警中，II-SOC 及时将情报传递给管网公司，公司依据

289、情报调整工控系统安全策略，成功抵御攻击，实现一定程度融合。4.3.实施关键成功因素与注意事项4.3.实施关键成功因素与注意事项4.3.1.关键成功因素4.3.1.关键成功因素工业互联网安全能力建设是一项系统性工程，其成功实施需聚焦核心要素，形成战略、技术、生态的协同发力。（一）高层领导重视，形成战略驱动（一）高层领导重视，形成战略驱动81第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径(1)战略优先级确立：战略优先级确立：高层领导需将安全能力建设纳入企业数字化转型核心战略，明确“安全是生产生命线”的定位。例如，某能源央企将工业互联网安全纳入董事会年度议题，由 CEO 牵头成立跨部门安全委员会，统筹安全

290、规划与资源调配，推动安全措施与生产计划同步部署。(2)组织保障机制：组织保障机制：建立“管理层-业务部门-执行层”三级管理体系，明确安全责任边界。如某汽车制造集团设立首席安全官（CSO）岗位，直接向 CEO 汇报，下辖 OT 安全、IT 安全、数据安全专职团队，确保安全策略高效落地。(3)资源统筹能力：资源统筹能力：保障安全预算占数字化转型总投入比例不低于 15%，并向关键场景（如工控系统防护、数据加密）倾斜。（二）技术与业务深度融合（二）技术与业务深度融合(1)OT 特性适配：OT 特性适配：安全技术需贴合工业生产流程特性，避免因过度防护影响生产效率。(2)IT/OT 融合架构：IT/OT

291、融合架构：构建“分层隔离+动态协同”的融合网络架构，如某电网企业通过工业防火墙实现 IT办公网与 OT 生产网物理隔离，同时利用安全数据交换平台（SDP）实现合规数据跨域流动，满足调度指令实时性与数据安全要求。(3)业务场景嵌入：业务场景嵌入：将安全措施嵌入研发、生产、供应链等业务环节。（三）生态伙伴协同创新（三）生态伙伴协同创新(1)产学研用联动：产学研用联动：联合高校、科研机构开展关键技术攻关，如某航空航天企业与中科院合作研发工业协议加密算法，解决传统加密技术对工业实时性的影响问题。(2)产业链安全协同：产业链安全协同：建立供应链安全联盟，推动上下游企业安全标准互认。(3)与行业级安全服务

292、商深度合作：与行业级安全服务商深度合作：选择具备工业领域 Know-how 的安全厂商，快速梳理符合细分行业业务特性的安全防护体系。4.3.2.注意事项4.3.2.注意事项工业互联网安全建设需规避常见误区，以前瞻性思维应对技术变革与合规挑战，确保建设成效可持续。（一）避免“重技术轻管理”误区（一）避免“重技术轻管理”误区(1)管理体系同步建设：管理体系同步建设：防止仅依赖防火墙、加密等技术手段，忽视制度与人员能力建设。某制造企业曾因未建立账号权限定期审计制度，导致离职员工账号被滥用，引发数据泄露事件。(2)人员安全意识培养：人员安全意识培养：定期开展“工业+安全”复合型人才培训，建议企业组织

293、OT 工程师参加工控漏洞挖掘实战培训，提升一线人员对新型攻击的识别能力。（二）防范新兴技术带来的新型安全风险（二）防范新兴技术带来的新型安全风险(1)AI/OT 融合风险AI/OT 融合风险：在引入 AI 预测性维护等技术时，需防范 AI 模型被注入恶意数据导致生产误判。企82第四章 工业互联网安全能力建设与实施路径业在部署 AI 设备健康监测系统时，需同步建立数据真实性校验机制，对传感器数据进行异常值检测。(2)5G/边缘计算风险：5G/边缘计算风险：针对 5G 网络的广域连接特性，企业可在智能工厂边缘节点部署零信任网关，对无线接入设备实施动态身份验证，防止攻击者通过 5G 链路渗透至生产网

294、络。(3)开源组件风险：开源组件风险：建立开源组件漏洞扫描常态化机制，企业需要实时监测供应链中的开源库漏洞，及时替换存在漏洞的组件。（三）关注国际安全标准与国内政策的衔接（三）关注国际安全标准与国内政策的衔接(1)合规性动态适配：合规性动态适配：跟踪工业领域各细分行业，以及工业互联网安全领域相关政策要求的出台，确保数据等重要信息资产符合政策法规的要求。(2)标准差异应对：标准差异应对：在设备采购、系统建设中考虑同时兼顾国内等保 2.0 与国际标准（如 IEC 62443），比如在引进国外工控设备时，要求供应商提供符合中国密码法的加密改造方案，避免合规冲突。（四）警惕供应链安全失控（四）警惕供应

295、链安全失控(1)供应商安全审计：供应商安全审计：将安全要求纳入供应商合同条款，如某汽车集团要求一级供应商每年提交工控系统安全评估报告，对二级供应商实施远程漏洞扫描抽检。(2)SBOM 全流程管理SBOM 全流程管理：在智能设备采购、工业 APP 开发中强制要求提供软件物料清单，及时监测和发现第三方模块中是否存在未公开漏洞，及时要求厂商修复，避免批量设备陷入安全风险。（五）持续监测与策略迭代（五）持续监测与策略迭代(1)动态风险评估：动态风险评估：定期开展工业互联网安全风险自评估，企业可利用攻击面管理（ASM）工具，实时发现暴露在公网的 OT 设备，动态调整防护策略。(2)攻防演练实战化：攻防演

296、练实战化：模拟真实攻击场景开展演练，如某化工企业在演练中模拟“钓鱼邮件+供应链攻击”组合攻击，检验 IT 与 OT 团队的协同响应能力，暴露并修复 12 处流程漏洞。83第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析在工业互联网加速向工业领域各细分行业渗透的进程中，安全已成为其可持续发展的核心保障。工业互联网安全产业生态呈现出“技术跨界融合、市场竞合交织”的复杂多元格局，众多厂商在不同领域构建能力壁垒，共同组成工业互联网安全防护的生态网络。本章节将依据工业互联网安全领域生态厂商的市场布局为脉

297、络，深入剖析产业生态格局、各生态厂商面临的生态合作挑战、安全能力现状以及未来发展预期。5.1.工业互联网安全产业生态全景洞察5.1.工业互联网安全产业生态全景洞察工业互联网安全生态的复杂格局具体表现为多领域协同演进、国内外分层竞争，可划分为工控、工业数字化、工业互联网、工控安全四大核心领域，各领域紧密关联，各领域厂商基于各自技术积累与行业实践既构建起一定的技术壁垒，又通过业务交叉形成差异化生态协同效应，推动生态网络向“工控厂商筑基、IT 厂商赋能、安全厂商补位、平台厂商协同”的立体化格局演进。84第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析表：工业互联网安全生态全景领域领域品牌类型品牌类

298、型进入市场的时间进入市场的时间19 世纪20 世纪21 世纪60年代70 年代80 年代90 年代10 年代20 年代2025 年后工控领域国外品牌西门子富士电机霍尼韦尔、施耐德、罗克韦尔、艾默生、欧姆龙、泰科流体控制ABB 集团、通用电气、丹佛斯、图尔克国内品牌台达正泰和利时、中控技术、南京科远、华北工控、华中数控、研祥智能汇川技术、东田工控、连硕设备技术工业数字化领域国外品牌埃森哲、安捷伦SAP、PTC、欧特克、达索系统国内品牌华天软件、中望龙腾天喻软件、宝信软件、鼎信通讯、云道智造摩尔元数、华为工业互联网领域国内品牌徐工汉云、工业富联、航天云网、美云智数、橙色云、树根互联、海尔卡奥斯、用

299、友精智、浪潮云洲、中天互联等华为西门子富士电机霍尼韦尔、施耐德、罗克韦尔、艾默生、欧姆龙、泰科流体控制ABB 集团、通用电气、丹佛斯、图尔克台达正泰和利时、中控技术、南京科远、华北工控、华中数控、研祥智能汇川技术、东田工控、连硕设备技术埃森哲、安捷伦SAP、PTC、欧特克、达索系统华天软件、中望龙腾天喻软件、宝信软件、鼎信通讯、云道智造摩尔元数、华为徐工汉云、工业富联、航天云网、美云智数、橙色云、树根互联、海尔卡奥斯、用友精智、浪潮云洲、中天互联等华为85第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析工控安全领域国内安全创新厂商天地和兴、博智安全、匡恩、威努特、烽台科技、安帝科技、齐安科技

300、、网藤科技、长扬科技、六方云、中电安科等国内IT大厂华为国内安全大厂安恒信息、绿盟科技等天融信等亚信安全等其中：工控领域：工控领域：国外品牌以百年历史构建技术壁垒（如西门子 19 世纪起步），国内品牌在 20 世纪 90 年代后通过自主创新实现突破（如和利时、中控技术），21 世纪进入快速发展期。工业数字化与工业互联网：工业数字化与工业互联网：国外品牌在 IT 技术积累上领先（如 SAP 90 年代成熟），国内品牌依托互联网与制造业融合，在工业互联网领域实现弯道超车（如树根互联、海尔卡奥斯），21 世纪 10 年代后加速发展。工控安全：工控安全：国内厂商主导生态，安全创新厂商、IT 大厂、传统

301、安全大厂均在 21 世纪 10 年代后布局（匡恩网络代表了国内工控安全早期市场开拓的先锋力量）。其中创新厂商聚焦技术突破，IT 与传统安全大厂通过跨界合作快速补位，但整体起步晚于工控与数字化领域，仍处于生态完善期。5.1.1.工业互联网安全生态全景解读5.1.1.工业互联网安全生态全景解读从生态全景表可以看出，工业互联网安全产业生态涵盖了工控、工业数字化、工业互联网以及工控安全等多个紧密关联的领域。各领域争相进入市场，基于技术代际差异与市场策略分化，呈现出国内外品牌愈演愈烈的竞争格局。天地和兴、博智安全、匡恩、威努特、烽台科技、安帝科技、齐安科技、网藤科技、长扬科技、六方云、中电安科等华为安恒

302、信息、绿盟科技等亚信安全等天融信等86第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析（一）工控领域（一）工控领域工控厂商凭借对工业生产流程和设备的深入理解占据主导地位，它们掌握着工业网络的核心资产与关键环节，在安全防护需求把握上具备天然优势。(1)国外品牌凭借先发优势，历经多年发展，积累了深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，构建起工控领域全栈式能力壁垒，在全球市场占据重要地位，如西门子、施耐德等国外工控巨头。(1)国外品牌凭借先发优势，历经多年发展，积累了深厚的技术底蕴和丰富的行业经验，构建起工控领域全栈式能力壁垒，在全球市场占据重要地位，如西门子、施耐德等国外工控巨头。西门子作为其中的佼佼者

303、，自 19 世纪便涉足工业领域，不断推出创新的工控产品和解决方案，广泛应用于各类工业场景。早在 2005 年，西门子就率先开展工业安全方面的科研与创新，其信息安全部致力于帮助工业客户应对安全威胁，通过模拟黑客攻击发现产品和系统隐患，并及时修复与制定安全措施。在深圳比亚迪坪山工业园区云巴项目中，西门子的安全集成解决方案应用于道岔控制系统和站台屏蔽门控制系统，保障了运营安全。富士电机的 CR2L-30S 熔断器等产品，为工业设备安全保护提供了可靠选择，其具备多种型号满足不同电流需求，在过载、短路情况下能有效断开，且逐步融入智能化监控手段。霍尼韦尔同样在工业安全领域表现出色，其工业网络安全解决方案利

304、用行业广泛的专业技术和丰富经验，从评估审核到响应恢复，为工厂和重要基础设施部门维护工业控制系统，保障运营的可用性、可靠性和安全性，其认证专家通过管理服务和一体化解决方案满足特定行业需求。(2)国内品牌起步相对较晚，如和利时与中控技术作为头部代表性厂商通过核心产品自主化、行业场景定制化、安全能力集成化三重策略，正在电力、化工等“卡脖子”领域实现从“可用”到“好用”的跨越，发展势头强劲，逐步构建起工业互联网安全的自主可靠防线。(2)国内品牌起步相对较晚，如和利时与中控技术作为头部代表性厂商通过核心产品自主化、行业场景定制化、安全能力集成化三重策略，正在电力、化工等“卡脖子”领域实现从“可用”到“好

305、用”的跨越，发展势头强劲，逐步构建起工业互联网安全的自主可靠防线。和利时作为国内工业自动化领域的领军企业，自 1993 年成立以来，以自主研发的 HOLLiAS MACS 集87第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析散控制系统（DCS）和 PLC 可编程逻辑控制器为核心，构建了覆盖设备层、控制层、监控层的全系列产品矩阵。其 DCS 系统在电力行业累计投运超 2000 套，在百万千瓦级火电机组、大型水电/核电站等关键场景实现 100%国产化替代；在化工行业，通过本质安全型控制系统满足防爆、冗余等严苛要求，打破西门子、艾默生等国外品牌长期垄断。此外，和利时积极布局工业互联网安全，其工业

306、防火墙通过国家级认证，支持 Modbus、OPC UA 等 60+工业协议深度解析，已应用于中石油、国家电网等关键基础设施场景。中控技术聚焦流程工业自动化与信息化，其 SUPCON JX-300XP DCS 系统在国内化工、石化行业市场占有率连续 12 年第一，在恒力石化、万华化学等千万吨级炼化项目中实现全流程控制，控制精度达到0.5%，优于国际同类产品水平。针对石油化工行业高风险场景，中控技术推出“安全仪表系统（SIS）+工业互联网平台”一体化方案，通过“实时数据库+先进过程控制（APC）算法”帮助企业提升生产效率 15%20%，同时通过边缘计算节点加密技术保障数据传输安全。（二）工业数字化

307、和工业互联网领域（二）工业数字化和工业互联网领域同样呈现出国内外厂商共同竞争的局面。国外的 SAP、达索系统等企业，凭借先进的数字化技术和成熟的行业解决方案，在全球工业数字化转型进程中发挥着重要引领作用。国内的华为等厂商，依托自身强大的技术实力和创新能力，积极布局工业数字化领域，推出一系列贴合国内工业企业需求的数字化产品和服务，有力推动了国内工业企业的数字化进程。与此同时，国内众多创新型企业如徐工汉云、海尔卡奥斯等异军突起。它们充分利用我国制造业基础雄厚、互联网技术发达的优势，打造具有特色的工业互联网平台，实现了工业生产的数字化、网络化和智能化。这些平台不仅提升了企业自身的生产效率和管理水平，

308、还为产业链上下游企业提供了协同创新的平台，促进了整个工业生态的优化升级。华为依托自身在通信、云计算、大数据及 AI 等方面的强大技术实力，打造工业互联网平台FusionPlant，聚焦“云+AI+联接”，联合行业伙伴提供工业全场景解决方案，在石油、化纤、钢铁等多个行业取得成功应用案例。例如，在河南鑫磊集团的项目中，华为云 AI 和预集成算法打造的智能配煤解决方案，通过对焦化数据的分析、训练与推理，实现焦煤质量智能预测，准确率超 95%，每吨焦炭成本下降 30 元，按 100 万吨焦炭产能计算，每年为企业节省煤炭成本约 3000 万。SAP 作为全球知名的企业管理软件供应商，凭借其先进的企业资源

309、规划（ERP）、供应链管理（SCM）等软件解决方案，深入工业企业运营管理核心环节，助力企业实现数字化转型与智能化决策，在工业互联网的管理与运营层面发挥着关键作用。（三）工控安全领域（三）工控安全领域相比之下，工控安全厂商目前势力较弱，还在行业 know-how 中深挖安全业务模式，但同时也汇聚了众多专注于安全技术研发的创新厂商，以及涉足安全业务的 IT 大厂和传统安全大厂。天地和兴、威努特等安全创新厂商专注于工业协议解析、漏洞挖掘、威胁检测等工业互联网安全技术的研发，针对工业网络的特点，开发出一系列具有针对性的安全产品和解决方案，如工业防火墙、入88第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能

310、力分析侵检测系统等，有效提升了工业网络的安全防护能力。但在市场影响力与资源整合能力上，与工控和工业数字化大厂存在差距。六方云凭借自主创新，将人工智能、大数据、云计算等前沿科技深度融合于工业互联网安全解决方案，最先提出 OT 与 IT 融合安全技术，提升了工业互联网环境下的安全防护能力。华为等 IT 大厂凭借在通信、云计算等领域的技术优势，跨界布局工控安全领域，通过与专业安全企业合作，推出融合多种先进技术的安全解决方案，为工业企业提供全方位的安全保障。安恒信息、绿盟科技等传统安全大厂，在积累多年网络安全经验的基础上，积极拓展工业互联网安全业务，将成熟的安全技术和服务应用于工业场景，为工业企业提供

311、专业的安全防护服务。能源等集团公司的三产公司以及工业互联网平台企业也在积极拓展。以云南能投集团为例，其作为省属核心能源企业，在能源全产业链布局过程中，通过自身技术与资源整合，向能源行业输出一体化产品和方案能力，如在煤电一体化联营、“风光水火储”“源网荷储”一体化发展等方面成效显著，其信息公司的“工业互联网一体化安全生产服务平台”还入选全省工业互联网示范平台。工业互联网平台企业如树根互联，推出“云澈”安全解决方案，聚焦企业整体网络安全，以“安全即服务”理念，借助拟态安全摆脱单一厂商短板，为不同行业、规模的企业提供综合安全服务与持续运营能力，目前已在多个单位发挥网络安全防护作用。（四）多领域生态合

312、作方面（四）多领域生态合作方面值得一提的是，和利时、中控技术在工控安全领域积极作为，与国内 IT 和工控安全以及网络安全大厂开展多元化合作。它们代表工业企业，联合各方国内生态厂商，为护卫国内工业互联网关键基础设施安全贡献力量，合力构建全新的工业互联网生态圈。在一些能源行业的工业互联网安全项目中，和利时与华为、天融信等企业合作，基于和利时对工业控制系统的理解，结合华为的通信与云计算技术以及天融信的网络安全防护能力，共同打造从设备层到网络层再到应用层的全方位安全防护体系，保障能源企业工业互联网系统的稳定运行。中控技术也积极参与行业安全标准制定，并联合华为、安恒信息等厂商，打造从传感器到云端的“OT

313、-IT融合安全防护体系”，已在浙江石化等项目中落地实践。5.1.2.工业互联网安全生态核心业务及特点概览5.1.2.工业互联网安全生态核心业务及特点概览领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点工控领域国外品牌19 世纪 70 年代西门子1847 年成立，在工业控制全领域布局，提供涵盖自动化系统、电气设备、工业软件等产品与服务，安全集成方案广泛应用于轨道交通、能源等多行业场景，具备深厚技术积累与丰富行业经验。工控领域国外品牌20 世纪 70富士电机1923 年成立，70 年代活跃于工控设备安全领域，89第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商

314、能力分析领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点年代推出如 CR2L-30S 熔断器等产品，具备过载/短路保护功能，后续融入智能化监控技术，保障工业设备安全运行。工控领域国外品牌20 世纪80-90 年代霍尼韦尔、施耐德、罗克韦尔、艾默生、欧姆龙、泰科流体控制等霍尼韦尔（1906 年成立）深化工业控制技术，提供工业网络安全解决方案、工业网络安全全流程服务（评估-防护-响应）等；施耐德（1920 年成立）大力拓展自动化系统业务，以自动化系统为核心，覆盖配电与电机控制；工控领域国外品牌20 世纪 90年代ABB 集团、通用电气、丹佛斯、图尔克等A

315、BB 集团（1988 年由阿西亚与布朗勃法瑞合并）成为工业机器人与控制设备领域的自动化巨头，主攻工业机器人与电力设备；通用电气（1892 年成立）在 80 年代重点发展工业控制业务，聚焦关键基础设施控制技术；丹佛斯（1933 年成立）以变频器技术闻名并不断普及相关产品；图尔克（1969 年成立）进入传感器与工控领域，提供各类传感器及工业控制相关产品、工业接口解决方案。工控领域国内品牌20 世纪 70年代台达1971 年成立，早期以工控基础器件（如电源、传感器）为核心业务，为国内工业自动化提供底层硬件支撑，产品具备性价比优势工控领域国内品牌20 世纪 80年代正泰1984 年成立，在低压电器行业

316、占据龙头地位，业务逐渐延伸至 PLC 控制器与工控系统，产品广泛应用于中小型工业场景，拥有本土化服务网络优势工控领域国内品牌20 世纪 90年代和利时、中控技术、南京科远、华北工控、华中数控、研祥智能和利时（1993 年成立）坚持自主创新，推出HOLLiAS MACS DCS 等面向未来的工业自动化控制系统，支持灵活工厂架构，在全球成功安装超 20000 例，还涉足交通控制系统等领域，相关产品通过欧洲权威机构最高安全等级认证，为用户提供定制化整体解决方案、稳定可靠产品和全生命周期服务，帮助实现数字化和智能化转型；中控技术（1999 年成立）是流程工业智能制造标杆企业，核心产品分布式控制系统（D

317、CS）连续多年国内市场占有率第一，在化工、石化等领域优势显著，技术指标比肩国际巨头且价格更优、服务响应更快，打造以控制系统为核心的产品体系，延伸控制阀、仪表、工业软件业务，提出“1+2+N”智能工厂新架构，推出面向流程工业运行优化与设计的 AI 大模型，构建工业全流程智慧生态；南京科远（1993 年创立）以自主创新为核心，90第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点业务涉及“自动化&智能化”“产业数字化”等板块，积淀形成覆盖企业智能生产、智慧管理、智慧运营全流程的完整产品体系和解决方案，服务电

318、力、化工等众多行业，构建EmpoworX 工业互联网赋能平台，推出一系列智慧工业解决方案，助力客户实现自动化、智能化，产品业绩遍布国内外；华北工控致力于做中国最可信赖的工控机产品，基于 Intel Core 系列、Intel CeleronJ6412 处理器、Intel Alder Lake-N 系列处理器以及 ARM 架构的瑞芯微、恩智浦、飞腾等平台处理器推出多样化工控机产品方案，满足AI 应用、物联网边缘计算等需求，还积极开拓布局前沿技术，探索工控机国产化自主可控道路，推出系列国产化工控机产品方案，并通过参加展会等方式拓展多领域业务；华中数控在数控技术方面具备优势，产品和技术应用于相关工业

319、领域；研祥智能（1993 年成立）专注工业计算机硬件研发与生产，其产品适应恶劣工控环境。工控领域国内品牌21 世纪 10年代汇川技术、东田工控、连硕设备技术汇川技术（2003 年成立）聚焦工业自动化与伺服系统，如推出的 DX50 系列伺服为高性能中小功率交流伺服产品，功率范围0.05kW-7.5kW，采用以太网通讯接口，支持EtherCAT 通讯协议，可实现多台伺服驱动器联网运行，为工业生产提供动力与控制解决方案，是国产伺服系统标杆；东田工控（2009 年成立）主要从事工业级计算机硬件生产，产品可满足工业自动化生产线等场景需求，如基于 12/13/14 代 Intel Core处理器打造的 B

320、IS-6920P 无风扇嵌入式准系统，能处理复杂计算和多任务，助力自动化生产线装备多机互联和多重扩展应用；连硕设备技术在工业控制设备及相关技术服务方面开展业务。工业数字化领域国外品牌20 世纪 80年代埃森哲、安捷伦埃森哲（1989 年从安达信分拆）提供“咨询+技术”一体化数字化转型服务；安捷伦（由惠普拆分）专注工业测试与数字化方案。工业数字化领域国外品牌20 世纪 90年代SAP、PTC、欧特克、达索系统SAP（1972 年成立）在 80 年代开始发展并逐渐成熟其 ERP 系统，管理软件覆盖全球众多企业；PTC（1986 年成立）在 80 年代推出 CAD 等产品；欧特克（1982 年成立）

321、开始普及工业设计软件；91第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点达索系统（1981 年成立）以 CATIA 软件为核心，在工业设计、3D 建模等软件领域发力，在航空航天与汽车行业 3D 设计领域占据垄断地位工业数字化领域国内品牌20 世纪 90年代华天软件、中望龙腾华天软件（1993 年成立）开发 SINOVATIONCAD/PLM 软件，支持国产替代，助力国内制造业产品研发与管理；中望龙腾（1998 年成立）的中望 CAD 兼容多格式，服务机械、建筑等行业，打破国外软件部分垄断局面。工业数

322、字化领域国内品牌21 世纪 10年代天喻软件、宝信软件、鼎信通讯、云道智造天喻软件提供工业信息化解决方案；宝信软件（2000 年成立）深耕钢铁行业数字化，提供“自动化+信息化+智能化”整体方案，服务钢铁企业信息化建设、自动化控制等；鼎信通讯在工业物联网相关通信技术与设备方面开展业务；云道智造（2014 年成立）专注工业仿真云平台，为工业产品研发提供仿真分析服务，降低研发试错成本。工业数字化领域国内品牌21 世纪 20年代摩尔元数、华为摩尔元数聚焦离散制造业，提供轻量化工业互联网工具；华为 2010 年代布局云计算等技术，2020 年后聚焦工业互联网平台 FusionPlant，集成“5G+云+

323、AI”技术，如在河南鑫磊集团智能配煤项目中实现年降本 3000 万元，为工业企业提供数字化转型解决方案。工业互联网领域国内品牌21 世纪 10年代徐工汉云、工业富联、航天云网、美云智数、橙色云、树根互联、海尔卡奥斯、用友精智、浪潮云洲、中天互联徐工汉云（2014 年创立）是徐工孵化的专业工业互联网公司，其汉云工业互联网平台为企业提供工业互联网“端-云-用”一体化数字化能力，连接超 80 万台设备，服务装备制造、建筑施工等多领域企业；工业富联为云计算、通信及移动网络设备等提供制造服务，推出“灯塔工厂”解决方案助力制造业数字化转型；航天云网于 2015 年成立，业务涵盖软件开发、技术服务、工业互联

324、网平台运营等，为企业提供智能制造“一对一”诊断等服务；美云智数 2016 年注册成立，依托美擎工业互联网平台，为智能制造及产业互联提供工业软件及数字化咨询服务；橙色云打造工业产品协同研发平台；树根互联 2016 年成立，由三一重工孵化，“根云平台”服务 40 多个国家，赋能装备制造业；92第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点海尔卡奥斯 2017 年成立，打造智能制造平台，推动企业数字化转型，跨行业覆盖建陶、农业等场景，支持大规模定制化生产；用友精智提供工业互联网平台服务，助力企业数字化发展

325、；浪潮云洲提供工业互联网平台及相关解决方案；中天互联在工业互联网领域开展平台建设与服务业务。工业互联网领域国内品牌21 世纪 20年代华为工业互联网平台与安全能力深度融合，联合天融信等为能源企业提供“设备层-网络层-应用层”全栈防护，推动安全从“被动防御”向“主动智能”演进。工控安全领域国内安全创新厂商21 世纪 10年代天地和兴、博智安全、匡恩、威努特、烽台科技、安帝科技、齐安科技、网藤科技、长扬科技、六方云等天地和兴专注工业协议安全，支持 220+工业协议解析，其工业防火墙市占率领先；博智安全专注网络攻防和工控安全核心产品；匡恩是国内公认的工控安全市场先锋代表企业；威努特是工控安全领域头部

326、企业，横跨工控安全与通用安全双领域；烽台科技深耕工业数字化与工控安全，主攻钢铁等行业，拥有工控安全靶场；安帝科技专注工业网络安全；齐安科技聚焦工业生产网络安全；网藤科技专注工业互联网安全与生产安全整体解决方案；长扬科技专注于工业互联网安全和视觉 AI 安全大数据应用，打造“智能工业安全大脑”核心；六方云面向工业互联网和物联网提出创新 AI驱动的工业安全技术，提供“5+1”产品与服务体系。工控安全领域国内 IT 大厂21 世纪 10年代华为+中电安科华为（2016 年与中电安科合作）跨界布局，推出“通信加密+工业防火墙”组合方案，适配智能制造场景下的实时性与安全性平衡需求工控安全领域国内传统安全

327、大厂21 世纪 10年代安恒信息、绿盟科技安恒信息（2007 年成立）在 10 年代拓展工控安全业务，其工业安全大脑实现 724 小时威胁监测；绿盟科技（2003 年成立）涉足工业网络安全，其工控入侵防御系统（IPS）支持 Modbus 等协议深度检测。工控安全领域国内传统安全大厂21 世纪 20年代天融信、亚信安全天融信（2020 年）推出工业级 NGFW，支持工业协议深度包检测（DPI）；93第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析领域领域品牌类型品牌类型入局市场时间入局市场时间厂商名称厂商名称核心业务/特点核心业务/特点亚信安全（2020 年上市）聚焦工业数据安全，提供防泄漏（

328、DLP）解决方案。5.2.5.2.生态合作挑战解析生态合作挑战解析在工业互联网安全产业生态中，尽管各类厂商在各自领域具备独特优势，但生态合作并非一帆风顺，面临着诸多严峻挑战。工业互联网安全生态的协同困境，本质是技术异构性、利益复杂性、领域专业性三重矛盾的交织，严重制约生态效能的释放。这种结构性矛盾不仅阻碍单一项目的推进，更威胁到整个产业生态的可持续发展。5.2.1.技术标准碎片化导致联而不通5.2.1.技术标准碎片化导致联而不通工业互联网融合 OT 与 IT 技术，协议与系统的异构性成为生态协同的核心障碍。由于缺乏统一技术标准，不同厂商设备与系统在通信协议、数据格式、接口规范等方面存在显著差异

329、，导致联而不通、通而不稳的问题频发。据统计，工业通信协议超 200 种，但市面上安全产品平均仅支持 30-50 种协议，技术标准碎片化已成为制约安全防护体系效能的关键瓶颈。这种技术割裂直接影响安全防护能力的发挥。例如，西门子 Profinet 协议与施耐德 Modbus 协议的设备在互联时，常需部署协议转换网关，导致系统集成成本增加 28%、数据延迟显著上升；部分工业防火94第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析墙因不兼容特定 DCS 协议，甚至出现将正常指令误判为攻击流量，引发产线停机的严重事故。更严峻的是，技术标准的碎片化还催生“重复造轮子”现象，部分厂商为保障兼容性，被迫投入

330、大量资源开发专属适配方案，导致行业整体研发效率下降 40%以上。此类问题暴露了行业重功能、轻适配的技术误区，违背工业互联网安全网络可信的核心需求。5.2.2.利益博弈与信任缺失阻碍深度合作5.2.2.利益博弈与信任缺失阻碍深度合作生态合作本质是价值分配与风险共担，但现实中利益失衡与信任缺失成为主要阻碍。在收益分配层面，平台提供商、安全服务商、设备制造商等各方因在产业链中的地位与贡献差异，对合作收益的分配期望分歧显著。调研显示，超过 60%的工业互联网项目因利益分配争议导致延期或终止，某工业互联网平台项目曾因利益分配争议陷入长达半年的僵局。数据共享环节的信任危机更为突出。工业互联网安全涉及企业核

331、心业务与敏感数据，超过 70%的企业在生态合作中存在数据共享顾虑。由于数据安全责任界定模糊、利益分配机制不透明，企业往往选择限制数据开放程度，导致安全模型误报率飙升、项目周期延长。更值得警惕的是，这种信任缺失还衍生出“伪合作”现象 部分企业名义上参与生态，实则采取数据隔离策略，导致安全防护体系出现“空转”。破解“数据裸奔”与“数据孤岛”的双重困境，亟需建立制度化的信任基础与利益分配机制，否则生态合作将沦为形式化的“纸面联盟”。5.2.3.领域鸿沟引发协作低效5.2.3.领域鸿沟引发协作低效工业互联网安全生态涉及工控、IT、安全等多领域协作，专业壁垒与思维差异导致沟通成本激增。OT领域注重设备运

332、行稳定性与可靠性，产品研发周期长；IT 与安全领域侧重技术创新与快速迭代，双方在项目进度、技术方案选择上常存分歧。据统计，跨领域项目因沟通协调导致的成本增加平均达项目总预算的25%-35%，部分复杂项目甚至因反复协调导致成本翻倍。这种领域割裂在安全方案落地中尤为明显。例如，在安全防护方案制定中，安全厂商基于新技术的方案常因兼容性与稳定性风险被工控厂商否决；而工控设备对低延迟的严苛要求，也使 IT 团队的网络安全方案难以落地。更复杂的是，不同领域的管理体系差异进一步加剧协作难度OT 领域强调设备全生命周期管理，IT 领域注重敏捷开发，安全领域则追求风险闭环，三方在流程对接时往往出现“鸡同鸭讲”的

333、困境。这种“可靠性优先”与“安全性优先”的价值冲突，本质上要求建立“技术共识+管理共识”的双轨协作机制，否则将持续制约生态协同效率，使安全防护沦为“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对。5.3.5.3.安全能力差异化剖析安全能力差异化剖析在工业互联网安全威胁日益复杂化、智能化的背景下，不同类型厂商基于自身生态位优势，构建差异化的安全能力体系。以下结合“设备可控、网络可信、数据保密、应用可靠”的安全需求维度，以及技术、管理、运营三大能力框架，深入剖析各厂商群体的安全能力特征与发展瓶颈。95第五章 工业互联网安全产业生态与代表性厂商能力分析5.3.1.安全创新厂商：技术专精，生态协同待完善5.3.1.安全创新厂商：技术专精，生态协同待完善作为工业互联网安全领域的技术开拓者，以天地和兴、威努特等为代表的安全创新厂商，凭借技术深耕形成差异化竞争力，但也面临能力边界与生态整合的挑战。他们多数聚焦细分技术领