2023工业互联网安全行业洞察

前 言随着工业互联网技术的广泛应用，制造业正加速迈入数字化转型与升级的重要阶段。但是，工业互联网环境也带来了前所未有的安全威胁与挑战。面对日益频繁的网络攻击与数据安全事故，如何保障广大工业控制系统和工业应用的安全稳定运行，这已成为企业数字化转型面临的重大课题与障碍。本报告通过分析工业互联网发展现状、面临的安全威胁、各类客户对工业互联网安全的需求、工业互联网安全的核心技术和关键技术等，总结工业互联网领域安全建设的成功案例与经第一部分介绍工业互联网安全发展概况，分析其特征、发展历程与面临的主要威胁；第二部分研究工业互联网安全驱动力，包括政策、技术、市场需求、产业结构调整、标准体系等五个方面；第三部分分析各类工业互联网安全客户需求，如制造企业用户、关键基础设施运营用户、云服务及平台提供商、系统集成商及自动化企业、政府及研究机构等；第四部分讨了工业互联网安全的核心能力和关键技术；第五部分提出了企业如何获得安全工业互联网安全的能力，从组织架构与人才、研发与工程、运维与监测、改进与提高等方面阐述；第六部分总结了工业互联网安全建设的成功案例，分享其安全框架与路径选择。本报告的发布旨在推动我国工业互联网安全整体水平的提高，为广大企业加速数字化转型与产业升级提供安全保障。但由于工业互联网安全是一个极为广泛且复杂的课题，本报告无法面面俱到，只能对部分关键内容与要点进行重点阐述，希望能起到抛砖引玉的作用。后续，我们将继续加强对工业互联网安全的研究与分享，以期形成系统而全面的解决方广大企业加速数字化转型与产业升级提供安全保障。但由于工业互联网安全是一个极为广泛且复杂的课题，本报告无法面面俱到，只能对部分关键内容与要点进行重点阐述，希望能起到抛砖引玉的作用。后续，我们将继续加强对工业互联网安全的研究与分享，以期形成系统而全面的解决方案。目录CONTENTS工业互联网安全概述工业互联网安全的概念及特征概念特征工业互联网安全的发展历程工业互联网安全面临的主要威胁工业互联网设备安全威胁工业互联网网络威胁APP的安全风险工业数据安全风险工业互联网安全产业政策持续向好5G等新技术发展推动生态系统构建工业互联网安全市场需求强力拉动工业互联网安全产业结构逐步调整工业互联网安全标准体系稳步推进

4.2工业互联网安全的关键技术 1502 4.2.1工业网络边界安全技术 1502 4.2.2工业控制终端安全技术 1602 4.2.3工业互联网威胁情报分析技术 184.2.4工业互联网应用系统安全技术 194.2.5数字化工厂安全技术 204.2.6智能制造系统安全技术 214.2.7工业大数据安全技术 2304 4.2.8工业云安全技术 2504 4.2.9新一代信息技术安全技术 275企业如何获得工业互联网安全能力5.1组织架构与人才 3107 5.2研发与工程 3107 5.3运维与监测 3208 5.4改进与提高 336工业互联网安全的典型落地实践

6.1AI赋能城市供热——管网安全防护一体化解决 35制造企业用户关键基础设施运营用户云服务及平台提供商系统集成商和自动化企业政府及研究机构

10 方案落地实践10 6.2某天然气管道工控安全解决方案落地实践 396.3基于工业互联网中电力核心工业生产控制系统 43一体化安全防护方案落地实践11 6.4某煤炭行业工业互联网态势感知平台项目 53

7工业互联网安全未来发展趋势工业互联网安全的核心能力 13网络空间安全态势感知能力 13工业控制系统安全评估与检测能力 13工业产品和系统安全设计与验证能力 14工业互联网应用系统安全运维与响应能力 14

技术创新 57政策法规 57企业战略 5801工业互联网安全概述I工业互联网安全的概念及特征概念受的安全风险级别。它主要包括：设备安全、网络安全、控制安全、应用安全和数据安全。特征一是系统复杂当前，随着全球网络安全形势深刻变化以及工业互联网深度融合形态快速发展，工业互联网安全形势更加复杂严峻。总体来看，工业互联网安全有以下特征：一是系统复杂工业互联网系统涉及信息系统、工控系统、网络设备、智能设备等多个子系统，相互依赖又相互独立，安全防护难度大。二是攻击面广二是攻击面广系统和设备广泛连接互联网，面临来自网络各个角落的攻击威胁，易受黑客利用漏洞入侵。三是影响严重三是影响严重系统一旦遭入侵或受到破坏，可能导致生产中断、设备损坏、产品质量问题等，造成重大损失。四是技术变化快四是技术变化快新技术飞速发展，安全防护经常难以跟上技术变化步伐，在应用新技术时容易产生安全漏洞，加大风险。I工业互联网安全的概念及特征工业互联网安全的发展大致经历了三个阶段:第一阶段,研究起步期。20世纪90年代，Internet开始在工业领域广泛应用，工控系统开始联网，安全问题开始被关注。国内外专家学者开展工控系统安全性研究，ISO发布工控系统安全标准，工业互联网安全组织建立，知识体系开始形成。第二阶段,标准规范期。2000年后，一系列工业互联网安全标准陆续发布，如IEC62443等。企业安全意识增强，安全产品应用广泛，第三方安全服务出现。行业组织推动安全生态构建。这一阶段为工业互联网安全的发展奠定了基础。第三阶段,跨界协作期。2010年后，新技术广泛运用，安全问题更加复杂。国家出台网络安全法和相关政策法规，加速安全发展。安全产业链初具规模，不同行业和领域开展安全合作，安全服务商专业化发展。安全已经成为企业发展重点。此后，工业互联网安全进入新的发展阶段：第一,安全生态成熟期。安全产业体系更加完善，不同角色协同发展。安全服务模式丰富，技术手段不断创新。政策法规更加精细化，标准体系基本形成。第二,预防为主期。安全投入大幅增加。安全设计理念和方法广泛采用。关键系统和产品安全性大幅提高。安全技术手段智能化，安全监测和运维高度自动化。第三,基础设施融合期。信息物理系统深度融合，制造与网络基础设施联动，系统架构安全性大幅提高。数据与知识在全局流通。安全已经成为关键基础设施。工业互联网安全仍处在不断发展中，未来发展空间广阔。但其发展方向已经十分清晰，那就是生态健全、预防为主和基础设施融合。I工业互联网安全面临的主要威胁工业互联网设备安全威胁工业主机安全风险。随着企业信息网络的深入应用与日臻完善，越来越多的工业主机应用到了工业环境中。工业主机系统复杂，存在各种软硬件及接口漏洞，如操作系统漏洞、数据库漏洞等，这可能被黑客利用导致系统被入侵控制。工业控制设备安全风险。工业控制系统集成度高但安全防护较弱，存在被非法访问控制的风险，可能导致工业生产中断或设备损坏。不同工业控制设备的安全能力参差不齐，缺乏统一的安全标准与规范，这使整体安全防护水平无法提高。数控设备安全风险。目前国内使用的主流数控设备，其核心系统大部分是国外厂家产品，尤其是高端数控机床控制系统和数控整体联网解决方案，从而导致数控系统自身安全难以保证，复杂的数控系统所包含的软件代码量级巨大，其中可能存在系统设计漏洞和预留后门等安全隐患，给数控设备及数控系统带来一定的安全风险。数控设备的升级维护严重依赖生产和供应厂商，很多设备允许通过网络远程控制，系统缺少用户身份认证和访问控制等安全机制，设备的升级维护过程行为不可控，存在巨大的安全风险。工业机器人安全风险。工业机器人安全风险主要源自其系统复杂性、半开放性以及人机交互等特点。工业机器人系统涉及机器人本体、控制系统、传感系统、执行机构等多个子系统。这些子系统相互依赖且具有一定的半开放性，容易在系统集成和接口接入中出现安全漏洞，造成系统运行失控或被入侵，威胁人员与设备安全。同时，工业机器人的高度智能化也意味着其行为难以完全判断和预测，在人机交互中也存在一定安全隐患。工业物联网设备安全风险。各类传感器、执行器等设备进入网络，受到非法访问控制的风险增加，可能导致虚假信息推送或重要设备失效。工业互联网网络威胁标识解析系统安全。工业互联网标识解析体系是工业互联网网络体系的重要组成部分，是整个工业互联网网络实现互联互通的关键基础设施，为全球制造业发展和工业互联网普及提供关键资源和基础服务。标识解析系统安全涉及DNS、数字证书、域名注册、路由与IP地址等。其防护直接影响网络空间安全。5G网络安全威胁。在5G与工业互联网两个行业日渐融合中，由于MES边缘计算等新技术的引入，海量工业设备的接入，以及更复杂应用场景的出现，打破了传统工业相对封闭可信的安全环境，由此带来的病毒、木马、系统漏洞和DDOS为代表的流量攻击等安全风险为工业领域的威胁日益加剧。工业APP的安全风险工业APP是为了解决特定的具体问题、满足特定的具体需要而将实践证明可行和可信的工业技术知识封装固化后所形成的一种工业应用程序。许多工业APP申请的权限过于宽泛，超出实际需要，这可能被恶意程序利用进入系统进一步获取权限。工业APP处理与传输大量敏感数据，但加密机制较弱或未加密，可能导致重要数据泄露或被窃取。部分工业APP发布后便不再维护，无法及时修复新发现的安全漏洞与威胁，长此以往安全风险将持续增加。工业数据安全风险随着越来越多的工业控制系统与互联网连接，传统相对封闭的工业生产环境被打破。工业主机、数据库等存在的端口开放、漏洞未修复、接口未认证等安全问题，降低了黑客入侵窃密的难度，数据更易泄露。从数据采集看，不同行业、企业间的数据类型、接口规范、通信协议不统一，难以实施有效的整体防护，采集的数据可被黑客注入“脏数据”，存在数据不可靠风险。从数据传输看，工业数据实时性强，传统加密传输等安全技术难以胜任，数据传输面临泄露、监听等多重安全风险。从数据存储看，缺乏完善的数据分类分级隔离措施和授权访问机制，存在被非法访问、窃取、篡改等风险。从数据使用看，工业数据多维异构、碎片化，传统数据清洗与解析、数据包深度分析等措施的实施效果不佳。人工智能、区块链等新技术在工业领域的深入应用，在促进工业数据分析、开放利用的同时，也引入了新的数据安全问题。机器学习可将过去分离的信息进行关联、碰撞和整合，使原始数据中被隐藏的信息再次显现出来，造成一些敏感数据被提取利用；人工智能技术的应用带来深度伪造、数据污染等数据安全新风险。02工业互联网安全发展的驱动力工业互联网安全发展的驱动力I工业互联网安全产业政策持续向好近年来，我国相继出台一系列政策与指南，从宏观、中观和微观多个层面持续完善工业互联网安全政策体系。2019年7月，工业和信息化部等十部门联合发布了《关于加强工业互联网安全工作的指导意见》，系统规划了工业互联网安全工作的方向，引领产业发展。2020年工业和信息化部发布了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》，提出构建基于工业互联网的安全感知、监测、预警、处置及评估体系，扩大工业互联网应用，提升安全生产水平。2022年，《工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安全深度行活动的通知》提出，推动在全国范围内深入实施工业互联网企业网络安全分类分级管理，指导督促企业落实网络安全主体责任，共同提升工业互联网安全保障能力。总体来看，相关政策法规的要求促使企业必须高度重视网络安全与信息安全，应对关键信息基础设施可能面临的各种安全威胁。I5G等新技术发展推动生态系统构建5G、云计算、大数据、人工智能等新技术为工业互联网发展提供技术基础，同时也带来新的安全威胁。5G技术提高了工业设备和系统互联互通的带宽与速度，也加大了遭受网络攻击的风险。云计算技术实现工业系统资源池化，但也存在数据泄露和服务中断的风险。大数据技术采集和分析海量工业数据，如果数据安全得不到保障，将面临被窃取和利用的风险。人工智能技术使工业系统智能化，但模型和算法也可能被攻击者利用来发动针对性攻击。为应对新技术带来的安全风险，需要产业链上下游企业、云服务商、运营商、研究机构等构建安全生态体系，共同提高工业互联网安全保障能力。I工业互联网安全市场需求强力拉动随着工业互联网普及，企业对工业控制系统安全、应用安全和数据安全的关注加深，工业互联网安全需求体量持续扩大，带动相关产业快速发展。据公开资料显示2021年我国工业信息安全产业规模为168.43亿元，同比增长32.94%，其中工业互联网安全产业规模为75.7亿元，同比增长39.96%。约有373家国内企业涉及工业信息安全业务，同比增长17.3%。I工业互联网安全产业结构逐步调整工业互联网安全产业结构依据市场应用分为安全产品和安全服务两大类。在工业互联网安全产品方面，防护类产品中的边界与终端安全防护目前占主导地位，发展较成熟，市场份额较大。随着网络安全等级保护2.0正式实施，防护类产品将成为工业互联网安全整体解决方案中的基础措施，市场规模将持续增长。防护类产品中的网络检测和工业安全审计类产品市场规模虽小，但发展迅速。管理类产品中的态势感知、安全合规管理与安全运维等是安全企业的重点布局领域。在国家和行业政策双重推动下，我国工业企业对合规安全与内生安全的需求加快，这类产品市场规模也将稳步扩大。I工业互联网安全标准体系稳步推进工业互联网安全标准体系主要由基础共性标准、安全防护标准、安全服务标准和垂直行业标准组成。标准化对工业互联网安全保障体系建设至关重要。近年来，针对工业互联网标准的跨行业、跨专业和跨领域特征，我国加快推进相关标准研制，相继发布了《工业互联网安全防护总体要求》、《工业互联网平台安全防护要求》等标准规范，并印发了《工业互联网综合标准化体系建设指南》《工业互联网企业网络安全分类分级管理指南（试行）》等，初步形成了涵盖设备安全、控制安全、网络安全、数据安全、应用安全、平台安全与安全管理的工业互联网安全标准体系。未来，工业互联网安全相关标准将进一步完善，产业发展将日趋规范。03各类客户对于工业互联安全的需求分析I制造企业用户制造企业是工业互联网安全的主要用户，其安全需求主要体现在：1、生产运行安全。保证生产控制系统、工艺设备和生产网络的安全运行，防止安全事件导致生产中断或设备损坏。2、信息资产安全。保护企业管理信息系统、生产信息系统、产品数据等信息资产的机密性、完整性和可用性。3、新技术应用安全。在采用各类新技术如云平台、大数据、工业物联网等过程中，需要对新系统和设备的安全性进行评估，防范新技术引入的安全风险。4、安全合规。满足国家网络安全法和行业监管要求，达到安全标准和体系认证，确保数据和知识产权安全，维护企业形象。I关键基础设施运营用户关键基础设施运营商涉及政府、交通、电力、通信等多个行业。其安全需求主要是:1、系统稳定可靠。保证水利、电力、交通等基础系统长期稳定可靠运行，防止因安全事件造成的事故或中断。2、数据安全。保护机密数据和大量个人信息免遭泄露或损毁。3、物理安全。加强对关键基础设施如发电站、水坝、机场等的物理安防，防止破坏事件发生。4、安全生命周期管理。基础系统寿命周期长，需要进行全生命周期的安全管理，特别关注系统升级改造中的安全。I云服务及平台提供商云服务商及平台提供商作为关键信息基础设施运营商，面临的数据和系统安全需求主要是：1、数据隔离。提供各租户数据隔离和访问控制，保证数据机密性和完整性。各类客户对于工业互联安全的需求分析2、物理安全。加强数据中心等物理设施的安防和出入控制，以防篡改、破坏或未授权访问行为，确保云平台基础设施的安全。3、系统稳定。构建安全可靠的云平台与托管服务，确保长期稳定运行和防御各类攻击。4、权限管理。提供精细化的权限管理机制，确保只有经过授权的用户才能访问相应系统和数据。5、安全运营。加强安全监控、日志分析、漏洞管理等运营工作，持续检测安全风险并进行修复。6、安全合规。满足安全标准要求，定期接受安全评估和审计，确保服务安全性。7、新技术风险控制。在推出新的服务或技术时，对安全风险进行评估，采取必要措施加以控制。I系统集成商和自动化企业系统集成商和自动化企业主要关注:1、产品与系统安全。在开发阶段就考虑产品与系统安全，采用安全设计方法，并进行安全评估和测试，确保产品发布前的安全性。23、技术风险管理。研发新技术前评估其安全风险，有针对性地采取安全防护措施，并在交付客户前对风险进行有效控制。4、服务安全。在提供系统集成、自动化改造、远程诊断与运维等服务过程中，采取必要措施保证服务过程的安全，防止利用服务入侵客户系统。I政府及研究机构政府及研究机构主要关注:12、政策支撑。制定网络安全法律法规、标准规范和行业指南，为工业互联网安全发展提供政策支撑。3、科研布局。围绕工业互联网关键领域和技术开展安全研究，提出安全关键技术与产业发展建议。4、安全评估。开展重点行业和关键领域的安全风险评估，提出安全加固和对策建议。5、信息共享。建立行业安全信息共享平台，推动安全事件信息共享，提高整体安全保护能力。04工业互联网安全的核心能力和关键技术I工业互联网安全的核心能力网络空间安全态势感知能力网络空间安全态势感知能力是掌握网络环境安全状况、识别网络威胁与攻击的基础能力，是进行网络安全监测、预警与应急响应的前提。网络空间安全态势感知能力主要包括：1、需要具备网络流量监测与网络行为分析能力，通过部署网络流量监控与用户行为监控系统，实时检测网络数据流量异常与可疑用户行为，发现网络攻击威胁。2、需要具备网络威胁检测与攻击识别能力，通过使用入侵检测系统、漏洞扫描系统等，定期检测网络系统与设备漏洞，识别各类网络攻击行为与手法，发现被威胁利用的风险。3、需要具备网络威胁情报分析能力，通过构建网络威胁情报分析平台， 聚合多源威胁情报进行综合析，发现新出现的网络攻击目标与手法，为安全防范提供情报支撑。4、还需要具备网络安全态势感知与预警能力，通过网络安全监测中心，整合网络流量监测、威胁检测与情报分析结果，动态掌握网络环境安全状况，对潜在威胁进行风险预警，提高安全意识和应急准备能力。工业控制系统安全评估与检测能力工业控制系统安全评估与检测能力是发现工业控制系统及设备存在的各种安全风险与漏洞的关键能力，是提高工业控制系统安全性的基础。工业控制系统安全评估与检测能力主要包含：1、需要具备工业控制系统渗透测试与漏洞扫描能力，通过对工业控制系统网络、设备、应用程序等进行定期渗透评估与漏洞扫描，发现系统存在的各种安全缺陷与控制漏洞，评估被攻击利用的风险。2、需要具备工业设备安全检测与代码审计能力，对工业控制设备进行安全设计评估、代码审计，发现设备软硬件存在的安全缺陷与后门，确保设备安全可靠。3、需要具备工业协议与网络安全检测能力，对工业专用网络、现场总线、实时网络等进行抓包分析，检测协议实现和网络传输是否存在安全隐患，保障工业系统安全运行。4、需要具备物理安全评估能力，对工厂及车间进行定期物理安全审计，发现环境、布局以及人员管理等方面存在的安全风险，提出补强措施，确保重要设备和信息资产的物理安全。工业产品和系统安全设计与验证能力工业产品和系统安全设计与验证能力是在研发过程中融入安全机制，开展安全性设计和测试，确保产品和系统满足安全要求的关键能力。工业产品和系统安全设计与验证能力主要包括：1、需要具备安全需求分析与安全性设计能力，在产品或系统研发初期，进行安全需求调研与安全风险分析，并将安全机制融入到整个设计方案中。2循安全编码规范，开展多轮代码安全审计与检查。3测试，发现设计和实现中的各类安全缺陷与漏洞。4、需要具备安全认证能力，对一些重要控制产品和系统,需要进行更严苛的安全认证，由第三方机构对安全性能进行评估认证，确保满足行业标准要求。工业互联网应用系统安全运维与响应能力工业互联网应用系统安全运维与响应能力是确保系统安全连续稳定运行、组织有效应对安全事件的关键能力。工业互联网应用系统安全运维与响应能力主要包含：1、需要具备系统安全监测与事件监控能力，通过对工业互联网应用系统的全面监测，实时检测系统运行异常与安全事件，发现系统存在的潜在风险与威胁。2、需要具备系统漏洞与补丁管理能力，定期对系统进行漏洞扫描，并及时下发安补丁,进行系统修复，消除安全隐患。3、需要具备应急预案制定与演练能力，针对系统安全事件制定完善的应急预案，并定期组织演练，提高应急响应效率与质量。4、需要具备安全事件应急响应与处理能力，一旦系统出现安全事件，需要快速启动应急响应机制，采取有效措施进行事件响应与处理，尽快恢复系统运行，确保业务连续性。5、工业安全研发与创新能力，是不断提高工业互联网安全技术水平和保障产业安全发展的基础能力。工业安全研发与创新能力主要包括：1、需要具备安全技术监测与跟踪能力，跟踪国内外最新工业互联网安全技术动态，发现新兴技术发展方向与热点。2、需要具备安全关键技术研发能力，针对工业互联网安全防护的薄弱环节与技术短板,开展前瞻性技术攻关与自主研发。3与系统进行全面测试与验证，确认其有效性与安全性。4新设计与开发，推出更加智能的安全防护产品与服务。I工业互联网安全的关键技术工业网络边界安全技术网络隔离与身份认证技术。网络隔离与身份认证技术是保障工业网络边界安全的关键技术，主要用于工业网络边界的访问控制，其主要内容包括：1、网络隔离技术。通过部署防火墙、VPN等网络隔离设备，将工业控制系统网络与外部网络加以隔离，控制网络间的数据流量和连接，防止恶意访问和攻击。这是保护工业控制系统安全的基础措施。2、基于角色的访问控制。根据用户职责和工作需求，设置不同的访问权限和控制策略，控制用户访问网络和工业设备的范围和内容。这需要建立详细的角色管理制度和访问控制方案。3、双因素认证。通常使用用户名与密码等单一认证手段难以防止未授权访问，双因素认证引入生物特征、动态令牌等机制，提高认证强度和安全性。这是访问工业控制系统的重要访问控制方法。4、集中化身份管理。通过部署统一身份管理系统，集中管理各类系统的用户身份信息和访问权限，实现单点登录和统一访问控制。这有助于加强用户访问管控和安全审计。5、强化审计机制。在出口路由器、防火墙等边界设备部署审计功能，记录网络连接与访问活动日志，以发现异常连接尝试和未授权访问行为。这可强化入侵检测与防护。工业防火墙技术。工业防火墙技术是采用防火墙设备在工业网络边界或关键接口部署，实现跨网络或子网的数据流控制与访问控制，从而加强工业网络的安全隔离和保护。工业防火墙技术具有以下主要功能：1、数据过滤。工业防火墙可以基于IP地址、端口号、网络协议类型、应用类型等信息对流经防火墙的数据包进行过滤，实现多层次的流量过滤及控制，阻止非授权数据流访问或传输。2、网络地址转换。工业防火墙可以实现网络地址转换（NAT），隐藏工业控制网络内部设备的真实IP地址,增加网络访问控制的安全级别。3、VPN功能。工业防火墙可部署VPN功能，实现工业控制网络与外部网络或多个子网之间的VPN加密通信，确保数据安全传输。4、入侵检测与防护。工业防火墙可部署入侵检测系统，对流经防火墙的数据进行深度检测分析，发现网络攻击行为及漏洞利用等威胁，实现入侵防护；第五,高可用性。工业防火墙设备具有高可用性设计，支持设备高可用集群，确保网络安全功能的连续性与稳定性。工业VPN与加密技术。访问控制，阻止未经授权的网络连接和恶意流量，保护工业控制网络安全的关键技术。工业防火墙与传统IT防火墙相比，除了常见的功能如访问控制、内容过滤、NAT映射等之外，还需要具备针对工业协议的深度检测能力和控制功能，能够识别并控制工业专用网络如PROFINET、ETHERNET/IP等常见协议，实现细粒度安全访问控制。工业VPN与加密技术是通过设置VPN设备或相关软件，为工业控制网络的远程访问和接入建立加密隧道或虚拟专用网络，实现安全隔离和保护的关键技术。与传统VPN技术相比，工业VPN需要对工业网络的数据加密与认证算法进行优化，减小计算延迟与网络时延，同时还需要兼容针对工业控制网络的网段配置和地址解析,确保在加密传输下工业系统能够正常运行。此外,工业VPN还需要开启相关安全检测与防护功能，监测VPN隧道的安全状况，抵御各类攻击威胁，以防非授权访问进入工业控制网络。工业控制终端安全技术工业控制终端安全管理技术。1、设备安全管理。选择安全可靠的工业控制终端设备，对物理接口进行严密控制，防止未授权访问。并定期检查设备运行状态，确保其功能完好。2、软件安全管理。选择经过认证的操作系统与工业软件，并定期更新补丁，修复潜在漏洞。关闭不必要的系统服务与端口，减小攻击面。3、用户与权限管理。根据工作职责设置详细的用户与权限管理方案，用户只被授予必要的最小权限，并定期审核权限。这是终端安全管理的基础。4、数据安全管理。对关键数据进行加密处理，定期备份并进行防病毒扫描。部署数据泄密/泄露防护5、配置与变更管理。部署工业控制终端的配置与变更审计系统，记录操作日志与变更历史，检查异常变6、安全防护管理。选择并部署专业的工业控制终端木马防护与病毒防护系统，并定期更新特征库，检测7、安全培训管理。对于工业控制终端的操作人员进行系统安全培训，提高安全意识和规范操作，确保管理方案得到有效执行。工业控制终端强制访问控制技术。工业控制终端强制访问控制技术是通过在终端内置专用芯片或设备，实现对其本地和远程访问的强制控制，拒绝任何未经授权的访问，保障终端安全的关键技术。主要包括：1、工业控制终端可信计算技术，通过在终端内置可信平台模块（TPM）等专用芯片，对终端操作系统、软件和硬件环境进行检测和完整性验证，阻止未知或非授权程序运行，保证终端处于可信状态。2、基于白名单的网络访问控制技术，通过在终端设置网口白名单，只允许预先设置的设备IP、MAC地址和端口访问终端，拒绝其他未知设备访问，实现网络流量的精准控制。3、基于主机防火墙的本地访问控制技术，通过在终端内置或部署主机防火墙，根据安全策略限制本地用户对终端的访问权限,控制进程、设备、系统资源等的使用，阻止未授权访问。4、基于隔离技术的远程访问控制技术，通过在终端设置专用均从网络接口卡，实现与其他网络的隔离，只能通过预先设置的工程工作站进行远程访问监控与控制，拒绝其他外部设备连接。规范与标准，开展代码安全审计，发现并修复软件实现中的各种安全漏洞，保证终端软件安全可靠的技术手1、研发人员需要具备安全编码意识和安全编码知识，在设计与实现过程严格遵循相关安全编码规范，如CWE和CVE漏洞库等，尽量减少各类代码缺陷。2、需要建立完善的代码安全审计流程，在软件开发的每个阶段，由安全专业人员对源代码进行审计，检查是否存在缓冲区溢出、SQL注入、跨站脚本、硬编码凭证等各类安全漏洞，并提出修复措施。3、需要开展集成化安全测试，在模块测试、单元测试和系统测试等各测试阶段，都应融入针对应用软件4、需要定期开展源代码扫描，使用第三方源代码安全分析工具，对终端软件源代码进行全面扫描，自动发现信息泄露、权限错误配置、SQL注入等各种安全漏洞，辅助安全人员开展代码审计。工业互联网威胁情报分析技术工业控制系统威胁情报提取技术。1、需要对工业控制网络和终端进行全面监测，使用网络流量分析、日志分析和端点检测等手段，收集网络连接与活动、安全日志和终端运行状态等大量原始数据。2、需要利用大数据分析技术，对海量安全监测原始数据进行聚合、关联分析和异常检测，识别与提取攻击特征、利用漏洞行为和非授权访问等威胁情报。3、需要构建工业控制系统威胁情报知识库，收集相关工控系统和设备漏洞信息、攻击手法与工具等，与提取的威胁情报进行关联，判断威胁情报中的攻击活动所对应的漏洞利用和攻击来源。4、需要对威胁情报进行威胁评估，分析其对工业控制系统的影响和危害程度，并制定相应的应急响应措施与预防建议，提供系统运维人员采取针对性防护。工业控制系统目标识别技术。网上存在的与工控系统相关的资产信息，识别工控系统的潜在攻击目标,包括工控终端、网络设备、应用系统工业互联网0day漏洞挖掘技术。和自动漏洞挖掘工具，对探测到的漏洞结果进行验证，确定真实存在的0day工业互联网应用系统安全技术工业互联网应用系统安全设计技术。工业互联网应用系统安全设计技术是在系统架构设计与详细设计阶段，融入安全机制与控制，确保系统在满足功能需求的同时达到安全目标的技术手段。主要包括：1、在系统架构设计中融入安全域和基于角色的访问控制体系，划分系统资源与数据的安全域，为不同的角色授予访问安全域的权限，实现安全隔离和精细化访问控制。2、在模块设计中融入安全检验与认证机制，对系统不同接口建立严密的身份验证机制与访问控制，对关键操作进行双重认证，防止非授权访问。3、在数据库设计中融入数据加密机制，对敏感数据进行加密传输与存储，并设置数据库操作的最小特权原则，赋予操作数据库的程序最小权限，防止数据泄露与破坏。4、在网络设计中融入安全域网络隔离与监控机制，划分安全域专用网络并实施严密的边界控制，通过工业防火墙、IDS等设备对网络流量进行深度检测与防护。5、在详细设计中融入安全防御代码，如对用户输入进行严密过滤、对敏感操作加入安全检验机制等，以防范代码实现层面的漏洞与风险。工业互联网应用系统安全验证技术。工业互联网应用系统安全验证技术是指在系统开发与测试过程中，针对系统安全性能开展全面的检验与评估，确认安全防护措施的有效性与系统抵抗攻击的能力。主要依靠以下技术手段：1、开展代码安全审计，检验应用软件是否存在代码缺陷与漏洞。2、进行渗透测试，通过模拟实际攻击手法检验系统安全防线，发现系统存在的各种漏洞与利用点。3、开展风险评估，分析系统面临的各类安全风险与威胁，,评估系统的安全性与防护能力。4工业互联网应用系统安全管理技术。工业互联网应用系统安全管理技术主要包括：1、制定安全策略，明确系统的安全管理框架、安全要求与课责；2、建立用户和资产管理机制，控制对系统的访问权限；3、开展系统定期安全监测，实时掌握系统的安全状态与运行情况；4、开展安全日志与事件管理，发现并响应系统存在的安全隐患；5、开展定期安全审计，检查系统的安全规范执行情况和存在的不足；6、开展安全培训与认证，提高相关人员的安全意识。数字化工厂安全技术数字化工厂系统安全集成技术。数字化工厂系统安全集成技术是指在数字化工厂的设计、建设与运行过程中，整合各个子系统或场景的安全技术、产品和方案,实现统一安全管理和精细化安全防护的技术手段。其关键在于：1、构建统一的安全管理框架。这要从安全策略、安全体系架构和安全职责等方面进行规划，实现工厂各个系统和场景的安全统一管理。2网络的实时监测、事件响应和流量分析等。3、实现网络和系统隔离。这要选用工业级防火墙、交换机等实现网络分段和隔离，控制系统和设备访问，特别要隔离工业局域网和企业信息网。4、强化重要系统的安全防护。这要针对工厂关键系统如DCS、SCADA等选择强化其安全性的产品和技术方案，如主机安全产品、VPN5、统一安全认证和用户管理。这要有集中的认证服务器和权限管理系统，对所有试图访问工厂系统的用户和设备进行严格身份验证和授权管理。6、开展定期安全评估与测试。这要针对工厂运行环境定期开展渗透测试、漏洞评估和安全检查等，发现系统安全防护的不足与缺陷，以不断改进。数字化工厂关键数据安全管理技术。数字化工厂关键数据安全管理技术主要包括以下几个方面：1、数据分类与权限管理。分类数字化工厂的各类数据，明确其保护级别，并按分类构建严格的访问控制机制，只授予有针对性的访问权限。这是管理数据安全的基础。2授权访问和利用。常用的算法有AES、RSA、ECC等。3篡改。4、安全存储。采用安全存储设备和技术保存关键数据，如安全USB、安全数据库、数据隔离等。这增加了非授权访问的数据难度。5、安全备份。采用加密和数字签名对关键数据进行备份，并采用异地备份等手段确保备份数据的安全性。这可以保证在数据损坏或丢失情况下的可恢复性。6、访问审计。对关键数据的访问行为进行全面审计，包括访问时间、对象、方式等。这有利于及时发现异常访问并采取响应措施。7、安全监测。部署各类安全产品工具对关键数据资源进行实时监测，检测数据被破坏、删除、篡改等事件，并迅速报警和响应。这是管理数据安全的最后一道防线。除上述技术手段外，数字化工厂关键数据安全管理还需要制定完善的数据安全策略，开展数据安全风险评估，加强数据安全培训等。数字化工厂生产管理与控制系统安全技术。数字化工厂生产管理与控制系统安全技术是指在工厂数字化转型过程中，对工业控制系统和生产管理系统采取的安全防护措施与管理手段，以确保系统安全稳定运行的技术方法。其目的是通过多层网络隔离、严密访问控制、数据和软件安全加固、安全生命周期管理等手段，在源头上阻止各种网络攻击和内部威胁，保障系统关键数据和关键业务的安全。具体来说，主要包括：网络隔离技术、设备与软件安全、数据安全技术、访问控制技术、安全生命周期管理、安全防护产品等方面。智能制造系统安全技术智能制造装备安全管理技术。智能制造装备安全管理技术是指为确保智能工厂中各类智能机器人、3D打印机、智能搬运机器人等新型智能化装备的安全稳定运行，在其全生命周期内采取的管理手段和技术方法。其目的是通过对装备的风险识别、安全设计、使用管理、操作培训等全流程管理，最大限度地减少装备运行过程中的安全隐患与事故发生概率。智能制造装备安全管理技术的关键技术主要包括：1、风险评估技术：采用HAZOP、FTA等安全风险分析方法对装备运行过程开展定性和定量风险评估，识别关键风险要素。这为管理制定安全策略与应急预案提供依据。2、可信度计算技术：对装备的软硬件系统开展安全评估与检测，量化其安全可信度与可靠性，这是判断装备安全性的重要手段。3、状态监测技术：利用视频、传感器、安全PLC等手段实时监测装备工作状态、工况参数和环境状况，发现潜在故障与异常，这是管理的基础。4、访问控制技术：通过密码、生物识别等手段对装备操作与维护人员的物理访问进行身份验证与权限控制，防止未授权访问。5、安全培训技术：采用虚拟仿真、增强现实等技术手段对操作人员进行装备安全培训，提高人员安全操作技能。6、事故管理技术：构建覆盖装备全生命周期的事故管理信息系统，对各类事故与事件进行记录、分类、统计与分析，不断提高管理水平。7演练，提高应急响应能力。智能制造过程安全监控技术。智能制造过程安全监控技术是指利用先进技术手段对智能工厂中的生产过程、设备与环境参数进行全面监测与监控，具有实时探测生产过程中异常事件和意外情况，并迅速作出响应的技术方法。主要目的是发现并避免生产过程中可能发生的各类安全事故，最大限度地减少人员伤亡与设备损失。智能制造过程安全监控技术的关键技术主要包括：1、视频监控：采用高清摄像机、机器视觉等手段视频监控生产线现场情况，防止安全事故与意外发生。2、传感器技术：利用各类传感器检测生产过程中温度、压力、流量等关键参数，实时监控工序数据，发现异常情况。3、巡检机器人：采用机器人定期巡检生产线与设备，检查异常状况，也可执行simple的维护保养操作。4、安全日志分析：收集生产过程各类设备与系统的日志信息，通过大数据分析检测异常行为，实现生产过程监控。5、报警与事件管理：通过视频监控、传感器等手段实时探测生产现场的安全事件与故障，并实施及时响应和处置，以免扩大事故影响。智能制造系统安全认证技术。智能制造系统安全认证技术从本质上说是一套保障系统安全的系统工程技术，其核心在于基于标准的安全评估与验证，最终达成完整的安全认证，为系统可靠安全运行提供支撑。它包含多种技术手段，需要全面系统的思考来实施。智能制造系统安全认证技术主要包括以下几个关键技术：1、安全风险分析技术。对智能制造系统及其关键组件和接口进行深入分析，识别潜在的安全风险和漏洞,评估风险程度。常用的方法有威胁建模、攻击树分析等。2、安全机制设计技术。在系统设计阶段就考虑安全机制，如身份认证、访问控制、数据加密等技术，并构建一整套安全防护体系。3、安全测试验证技术。通过白盒测试、灰盒测试、黑盒测试等方法，验证系统安全机制的有效性，发现安全漏洞。常用的测试方法有渗透测试、fuzz测试等。4、运行时监测技术。部署各种安全监测机制，实时监测系统运行状态，检测异常行为，发现潜在的被攻击渗透行为，及时采取反应措施。5、安全认证技术。制定明确的安全认证标准和规范，对系统安全性进行全面评估和认证。常见的标准有IEC62443，ISO/IEC15408等。6、安全管理技术。建立系统安全管理组织，实施安全策略、安全培训、漏洞修复、安全审计等管理技术，持续提高系统的安全保障能力。智能制造系统安全认证技术是一整套系统工程，需要多种技术的协同配合才能实现系统安全性的全面保障。工业大数据安全技术工业大数据安全采集技术。工业大数据安全采集技术主要指在工业环境下如何安全地采集各类数据，组成大数据资源，以支撑工业大数据应用。它需要考虑工业环境的特点，如利用各种先进技术手段来保障数据采集的安全性。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、数据源身份认证。在采集前认证数据源的身份，确认其提供的数据具有权威性和可信度。常用技术有数码证书、区块链等。2、数据采集通道加密。在数据从源头采集到终端接收的整个过程中实施加密，保护数据安全。技术上可使用SSL、IPSec等。3、数据隔离技术。对不同数据源和类型的数据实施隔离采集、隔离存储和隔离计算，降低数据交叉风险。常用技术有SDN网络隔离、存储隔离等。4、数据采集设备安全。数据采集设备自身安全性不容忽视，需部署设备身份认证、存取控制、日志审计等技术手段进行保护。5、数据采集过程监管。加强对数据采集过程的监督和审计，能在第一时间发现异常情况，减少数据泄露和损失的风险。6、数据采集标准和协议。使用统一的标准和安全协议来采集不同来源的数据，这也是保障工业大数据安全性的基础。7、数据采集系统安全管理。制定完善的数据采集系统安全策略和流程，加强安全培训、漏洞修复和日常管理，这对保障系统整体安全至关重要。工业大数据安全存储技术。工业大数据安全存储技术主要指在工业环境下如何安全地存储海量数据，作为工业大数据应用的基础。它需要考虑工业控制系统的特点，采用各种安全机制来保障数据存储的安全性。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、数据加密技术。对存储的数据进行加密，以防数据泄露和unauthorized访问。常用的加密算法有AES、RSA、ECC等。2、数据存取控制。基于数据和用户的身份与属性，设置严格的权限控制和授权机制,对数据的访问进行管理。3、安全隔离技术。采用隔离的存储空间存放不同安全级别的数据，或使用虚拟技术实现逻辑隔离，减小数据交叉风险。4、数据完整性保护。采用数字签名、消息认证码等技术，对数据进行完整性保护，确保数据不被非法修改。5、安全审计机制。针对数据的存取行为进行严格的日志记录与审计，发现异常情况并采取响应措施。6、安全存储系统架构。构建专用的安全存储系统架构，在系统层面提供安全机制和策略保障，作为工业大数据存储的基础平台。7、安全管理机制。制定数据存储安全策略，加强安全培训和意识，进行定期漏洞评估与修复，这是确保系统安全存储的重要保障。8、安全存储标准。遵循统一的安全存储标准，各机制和技术要符合相关标准要求，这也是实现工业大数据安全存储的基础。工业大数据安全分析技术。工业大数据安全分析技术主要指利用大数据分析技术来发现安全风险，识别安全威胁，这是工业大数据安全应用的重要手段之一。它需要考虑工业系统的特点，采用各种数据分析算法和机制来提高系统的安全态势感知能力。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、安全日志分析。分析各种系统日志与报警信息挖掘潜在的攻击行为模式，发现系统漏洞。主要算法有相关规则检测、聚类分析、异常检测等。2、用户行为分析。分析用户操作日志与网络流量，发现异常用户行为，判断是否存在未授权访问或攻击行为。常用机制有用户画像、关联规则学习等。3、网络流量分析。通过分析网络报文特征、连接模式以及传输规律等，检测网络扫描、未授权访问、木马服务器等网络安全威胁。主要算法有统计学机器学习、深度学习等。4、系统脆弱性挖掘。定期扫描系统与网络，挖掘存在的各种软硬件及配置风险与漏洞，为主动防御提供情报支持。5、安全威胁情报聚合。聚合各种内外部安全数据来源的威胁情报，进行关联分析融合，发现针对系统的准确威胁与攻击行为。6、实时安全监测。构建安全监测平台，实时分析各类告警与事件信息，提供安全态势感知，支持主动防御与快速响应。7安全专家理解与决策。工业云安全技术工业云信息安全隔离技术。工业云信息安全隔离技术主要指利用虚拟化、微分割等技术手段，在工业云平台上实现不同安全域的逻辑隔离，保障信息安全。它是工业云安全技术的关键一环，目的在于限制安全事件的扩散范围，减小信息交叉风险。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、网络虚拟化技术。使用软件定义网络等技术建立不同逻辑网络，实现网络的隔离与控制，阻止未授权访问。2、存储虚拟化技术。使用存储虚拟化技术在物理存储设备上创建多个逻辑存储空间，实现存储资源的隔离共享。3、计算虚拟化技术。使用虚拟机和容器等技术在物理计算机上运行多个逻辑计算实例，实现工作负载的隔h离部署。4、隔离机制设计。在云平台架构层面设计工作负载隔离机制,如多租户隔离、安全域隔离等，管理不同隔离域之间的信息交互。5、虚拟网络管理。使用云网络管理技术如SDN来构建和管理虚拟网络，设置网络隔离策略，控制跨域数据流动。6、安全策略与标准。制定数据和工作负载隔离的安全策略，遵循相关标准建立隔离规则，限定安全域内外信息流通范围。7、数据访问控制。使用属性与策略基于数据的安全等级对数据访问进行权限管控，严格限定安全域内数据的存取范围。8、安全域划分。根据系统架构与业务类型对云资源进行划分，构建不同安全保护级别的隔离域，实现风险分级管理。9、安全管理机制。加强跨域操作和信息交互的审计监控，发现异常情况并迅速响应，这是信息隔离机制有效性的保证。工业云平台安全监管技术。工业云平台安全监管技术主要指利用各种手段对云平台的运营、使用及安全状况进行实时监测与审计，确保云服务的安全与可靠。它是实现工业云安全的关键技术手段之一。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、云日志审计。收集云平台各层产生的日志信息，分析日志记录来监测云资源的使用与访问情况，发现异常行为。2、云监控与告警。部署云监控系统，实时监测云硬件、网络、虚拟平台等的运行指标，一旦出现异常立即发出告警。3、安全事件响应。建立云平台安全事件响应机制，在监测到安全事件后能够迅速分类、定位与响应，减小损失。4、用户行为分析。分析云用户的操作行为、使用模式与网络连接特征，判断是否存在异常使用或非授权访问的情况。5、安全漏洞扫描。定期对云平台的硬件、软件、网络等资源进行安全漏洞扫描，发现高危漏洞并进行修复。6、合规性审计。根据相关标准与法规对云服务的提供与使用情况进行合规性审计，确保符合要求。7、数据接触监管。监控敏感数据的流通与访问，防止未授权的使用与接触，这在工业云环境下尤其重要。8、安全管理机制。建立云安全管理组织，制定云安全策略与流程，开展安全培训与认证，加强平台安全管理。9、第三方评估。聘请独立的第三方机构对云平台安全机制与手段进行评估与认证,确保安全技术措施的有效性。工业云应用安全技术。工业云应用安全技术主要指在工业云环境下保障各种应用系统和服务的安全运行所采用的技术手段。它需要考虑云计算特点，保证应用程序和数据的安全。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、应用程序安全。在开发阶段就考虑应用程序代码的安全，防止注入、篡改等攻击，保证程序的正确性、完整性与可靠性。2、数据安全控制。对云应用程序操作和存储的各类数据采取加密、权限控制、完整性保护等措施，防止未授权访问。3、身份认证技术。使用可信的身份认证方式，对访问应用系统的用户、设备与软件进行身份识别鉴权，实现准入控制。4、漏洞修复。定期对应用程序进行漏洞评估与检测，发现高危漏洞后及时修复，消除安全隐患。5、安全部署与配置。按照相关标准部署和配置应用程序，合理划分安全域并设置安全策略，减少系统安全风险。6、恶意程序防护。采用网络隔离、访问控制、入侵检测等技术手段，防止各类恶意程序感染云应用，保护系统安全。789、安全服务与平台。依托安全云服务或平台提供的安全机制，加强对云应用的安全防护，这是一种有效的安全手段。新一代信息技术安全技术区块链安全技术。区块链安全技术主要指在区块链系统中保障数据和交易安全的各种技术手段。它需要考虑区块链的分布式特点，采用先进的密码学和安全机制来防范各类攻击。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、加密算法。使用安全稳定的加密算法如SHA-256和ECDSA，对交易和数据进行加密,保证机密性。2、数字签名。使用公私钥机制实现数字签名，对交易信息进行签名验证，确保数据完整性和不可抵赖性。3、分布式共识。采用PoW、PoS等共识算法在分布式网络达成一致，防止信息被非法修改或伪造。4、零知识证明。使用零知识证明等技术保护交易者的隐私，在验证交易正确性的同时不泄露交易内容。5、权限管理。建立基于用户和节点的细化权限管理机制，控制对区块链网络和数据的访问。6、安全存储。采用冷热钱包管理等技术安全存储加密密钥，防止密钥丢失或被窃取。7、恶意防护。使用各种手段防止DDoS攻击、Sybil攻击和各类恶意软件对区块链网络的攻击。8、安全审计。记录区块链网络中各类重要操作与事件的日志，进行实时监测和事后审计，发现安全异常情况。10、安全管理机制。建立区块链安全管理政策与程序，开展定期培训和漏洞管理，应对系统安全风险与事件。人工智能安全技术。人工智能安全技术主要指保障人工智能系统及其运作的数据安全的各种技术手段。它需要考虑人工智能的特点，采取防护措施和管理机制预防潜在的风险与威胁。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、AI算法安全。在设计人工智能算法时考虑安全因素，防止算法受到恶意操控或数据毒害，确保其正确与可靠。2、AI数据安全。采用加密、权限控制等手段保护AI系统使用和产生的数据，防止未授权访问与泄露。3、AI模型防护。防止非法访问和操控已训练好的机器学习模型，保护模型的安全性与可信度。4、AI系统隔离。使用虚拟化和防火墙等技术手段将AI系统与外部环境隔离，限制安全事件的影响范围。5、恶意输入防护。采用各种手段检测和防御针对A系统的恶意输入，如数据欺骗与AI欺骗等攻击。6、漏洞管理。对AI系统平台、框架、组件等进行定期安全评估，发现和修复各类漏洞,减少风险。7、运行监控与审计。监控AI系统的运行状态和行为，auditing验证的AI模型与算法，隔离实际系统。8、安全响应机制。建立人工智能安全事件的分类、评估与响应机制,在事件发生后能够及时有效地应对。9、安全管理机制。制定人工智能安全政策与流程，进行定期培训与认证，建立管理体系，这是系统安全的基石。边缘计算安全技术。边缘计算安全技术主要指在边缘计算环境下保障边缘节点、网络与数据安全的各种技术手段。它需要考虑边缘计算的分布式特点，采用轻量级的安全机制来应对潜在的风险。这个技术主要包括以下几个关键技术：1、边缘节点防护。采用身份认证、配置加固等手段保护边缘节点，防止未授权访问和利用。2、边缘网络安全。使用轻量级的防火墙、入侵检测等技术手段监控边缘网络，防御各类攻击。3、数据保护机制。采用数据权限控制、移动加密等技术控制和保护边缘节点的数据，尤其是敏感数据。4、隔离技术。利用容器等虚拟化技术在边缘节点上构建隔离环境，限制安全事件扩散范围。5、漏洞管理。对边缘计算平台和组件进行定期安全评估与漏洞管理，发现和修复高风险漏洞。6、安全监控与审计。部署轻量级的日志记录和审计机制，监控边缘计算环境，发现异常活动。7、恶意防护。采用机器学习等技术对边缘网络进行恶意程序和异常流量检测，实施防御。8、可信计算。使用可信执行环境和可信计算技术保护重要应用和数据的运行。9、安全管理机制。制定边缘计算安全策略与标准，进行安全认证与培训，管理风险与应急响应。10、安全架构与标准。构建系统的安全边缘计算架构，遵循相关安全标准进行设计与实施。其他新兴信息技术安全技术。除区块链、人工智能和边缘计算外的新兴技术环境下的安全技术，如云计算安全技术、大数据安全技术、物联网安全技术等。1、云计算安全技术。主要包括云安全架构、虚拟化安全、数据安全、网络安全、应用安全等技术。2、大数据安全技术。主要包括大数据平台安全、数据生命周期安全、隐私保护、入侵检测、数据加密与权限控制等技术。3、物联网安全技术。主要包括节点防护、网络安全、数据安全、身份认证、安全管理等技术。4、5G安全技术。主要包括5G核心网安全、用户隐私保护、设备身份管理、漏洞管理与威胁情报等技术。5、量子计算安全技术。主要包括抗量子密码学、量子resistant算法、量子设备防护与监控等技术。6、生物特征识别安全技术。主要包括生物特征提取算法安全、特征数据安全与隐私保护、验证机制安全等技术。7、VR/A安全技术。主要包括虚拟环境安全、内容安全、设备安全与身份认证、病毒与欺骗防护等技术。8、3D打印安全技术。主要包括文件格式与命令注入防护、物理系统安全、数字供应链安全管理等技术。9、其他。还包括自动驾驶安全技术、数字孪生安全技术、飞行客车安全技术等。05企业如何获得工业互联网安全能力I组织架构与人才建立专业的安全组织架构，聘请安全专业人才，特别要有工控安全方面的专家。加强全员安全培训与认证，建立安全的管理机制和工作流程，这是安全工作的组织基石。1、建立安全组织架构，明确职责分工。企业需要设立安全领导机构和安全运营机构，制定各安全岗位的职责，实现安全工作的管理和分工。2、聘请安全专业人才，特别是工控安全方面。要聘请具有丰富经验的安全专业人才，特别要具备工控系统安全方面的知识与能力。安全人才是进行安全工作的基本要素。3、加强对全员的安全培训与认证。需要对全体员工进行安全教育和培训，特别是生产、研发与运维人员，使安全意识和基本知识深入人心，融入工作当中。同时，也需要针对关键岗位开展安全认证。4、建立安全的管理机制与工作流程。要建立系统的安全管理体系，制定安全管理制度和业务工作流程，如风险管理机制、漏洞管理机制、权限控制机制、安全审计机制、事件响应机制等。这些机制与流程需要贯穿到企业各个部门的业务工作中，跟踪和保障安全工作的开展。I研发与工程在产品和系统研发中采用安全设计方法,开展安全设计审查、源代码审计与渗透测试。制定安全标准与规范，选择安全可信的技术和产品，构建安全的网络与系统架构。这是防范安全风险的第一道防线。1、在产品研发中采用安全设计方法，考虑安全需求。在产品研发阶段采用安全设计生命周期管理方法，比如SDL。研发人员要具备安全意识，考虑产品的安全需求和潜在风险，并采取防护措施。2、进行源代码审计、软硬件渗透测试等。对产品的源代码、软件、硬件等进行定期的安全审计与渗透测试，发现并修复安全漏洞。这是确保产品安全性的重要措施。ISC20233、制定安全标准规范并推广应用。研发部门要研究相关的安全标准与最佳实践，制定企业内部的安全开发标准，并推动各项目团队实施应用，规范研发活动。4、选择安全可信的技术、产品和服务。在选择基础技术、开发工具、第三方软件/硬件组件等时，要考虑其安全性与可信度。尽量选择经过安全验证的产品。5、构建安全的网络架构与系统架构。研发部门在设计网络架构、系统架构时，要采用“安全天然”的原则，考虑隔离、控制平面与转发平面分离等安全机制的部署，减少系统的攻击面。I运维与监测部署安全监测设备和管理平台，开展定期的安全评估、审计与漏洞管理。建立安全事件中心，进行应急演练，监测关键系统与网络运行状态，进行数据备份和灾难演练。这是第一线的安全防护与事件响应。1、部署安全监测设备与管理平台。部署安全防火墙、入侵检测系统、安全审计系统等，实现对网络、系统和应用的全面监测检测。2、开展定期的安全评估、审计与漏洞管理。定期开展安全风险评估和安全审计，发现系统和产品的安全漏洞并及时修复补丁。这是确保运行环境安全的重要手段。3、进行安全事件中心与应急演练。建立安全事件中心，制定安全事件应急预案，开展定期的应急演练，提高事件响应能力。4、监测关键系统与网络的安全运行状态。5、进行数据备份与灾难恢复演练。定期对关键数据进行备份，并组织灾难恢复演练，校验恢复方案的有效性，这是减少安全事件损失的重要手段。32I改进与提高持续关注新技术、新标准和安全动态，根据安全事件与评估结果改进政策、机制和技术手段。定期评估企业安全能力并制定改进计划，接受安全能力认证，开展安全技术交流与研讨。这是不断提高安全防护水平的持续动力。1、持续关注新技术新标准与安全动态。安全人员要对新技术、新标准和安全动态进行持续关注，引入和应用新安全机制与方法。这是企业安全能力与技术水平提高的基础。2、根据安全事件与评估结果改进政策机制与技术手段。要根据安全事件的教训和评估结果，不断发现机制与技术手段的不足，及时改进和加强，这是真正提高安全防护能力的根本途径。3、定期评价企业安全能力并制定改进计划。要建立科学的评估体系定期评估企业安全政策、技术手段与管理机制的有效性，发现不足并制定相应的改进计划。4、接受行业组织安全能力认证，提高安全水平。参加相关行业组织的安全能力认证，借鉴行业最佳实践，不断提高自身安全水平。5、开展安全技术交流,借鉴行业最佳实践与行业组织和企业开展技术交流，学习借鉴其他企业优秀的安全经验与案例，采取切实可行的措施不断提高本企业的安全防护能力。06工业互联网安全的典型落地实践在当今快速发展的工业领域，互联网技术已成为推动生产力和创新的重要力量。随着工业互联网的不断演进，企业正越来越多地依赖于高度数字化和网络化的生产系统。然后，这一进步也带来了新的挑战，尤其是在网络安全方面。工业互联网安全已经成为制造商、供应链合作伙伴、消费者甚至整个社会的重大关注点。对于任何依赖于工业互联网的企业而言，保障其网络安全是确保运营连续性、保护企业资产和维护品牌声誉的关键。探索和分析工业互联网安全的典型落地实践的意义重大，不仅保障了企业运营的安全和效率，也为其他企业提供了可借鉴的经验和策略。通过分享典型的安全落地实践，可以帮助行业同仁认识到在日益复杂的网络环境中维护安全的重要性，并鼓励他们采取更为有效的安全措施。这些实践不仅涵盖技术层面的创新，还包括管理策略和文化建设等，已形成全方位的安全防御体系。基于此，ISC收录了不同场景下的工业互联网安全落地实践案例，为广大企业用户提供可行的安全防护路径及参考。IAI赋能城市供热——管网安全防护一体化解决方案落地实践案例提供方：天地和兴案例背景：城市供热系统作为城市热力供应的重要组成部分，是城镇建设的重要基础设施之一，供热系统的安全稳定运行也是国民经济、社会运行的重要基础。近几年来，随着全球工业信息和互联网的快速发展，工业企业信息安全领域遭受恶意攻击事件时有发生，这些针对工业自动化设备、网络设备和工业控制系统的漏洞攻击、信息窃取、信息探测、恶意攻击对企业生产、信息安全以及社会公共秩序造成严重威胁。本项目供热公司的供热管网控制系统属于典型的物理分散、系统分散、风险分散的系统，极易受到各种形式的攻击，对供热管网控制系统形成恶意破坏和攻击以及其它非法操作，导致供热管网控制系统发生重大事故，给企业声誉带来负面效应，存在巨大的安全风险。因此项目公司提出了供热管网控制系统网络安全防护风险研究和管理平台构架研发的科技项目，与北京天地和兴科技有限公司共同完成。关键挑战：1、日常安全巡检难度大。市政供热网络一般具有管网数量多、分布范围广等特点，因此对实现集中监控、无人值守的工业控制网络来说，难度较大。供热管网对边界防护、异物入侵、图像对比、行为识别、分析预警等业务分析需求越来越多，迫切需要视频流的数据挖掘分析技术守护日常的管网运行安全；同时打破视频数据孤岛问题，供热管网实现对识别对象进行分析预警预测数据挖掘分析更为迫切。2、供热行业数据安全的需要。供热行业相关单位的数据格外引人注目，除了企业内的财务、行政、人力等管理数据外，更多的敏感数据为供热用户信息等。任何由内外原因疏漏导致的数据泄漏都将使企业遭受重创，后果会很严重。供热行业的管理趋于数字化，《网络安全法》及更多法律法规的出台，可能会加剧企业保护数据安全的负担。但数据是核心的信息资产，企业必须适应环境的变化，不能消极、退让、躲避，只有不断寻求更佳的安全防护体系和措施才是真正的办法。3、供热行业业务安全的需要。解决方案：管网控制系统属于典型的物理分散、系统分散、风险分散的系统，系统目前处于防护的开放状态，极易受到各种形式的攻击，对供热管网控制系统形成恶意破坏和攻击以及其它非法操作，导致供热管网控制系统发生重大事故，给企业声誉带来负面效应，存在巨大的安全风险。AI和避免数据泄露现象,减少或避免因人员操作管理失误造成的损失，具体方案如下：1、安全的物理环境：对换热站的视频监控中的蒸汽/AI法，对异常视频画面进行智能分析并告警。2、安全的通信网络：对供热公司的业务网络进行分区优化，具备控制功能的自控系统独立组网，在换热站与供热管网控制系统链路部署加密设备，进行身份认证与数据传输加密防护。其他生产相关但不具备控制功能的划分到管理信息网络。3、安全的区域边界：在自控系统网络边界（外联DMZ区和管理信息网）部署工业网闸，对自控系统区域进行安全隔离。在供热管网控制系统核心交换机旁路部署入侵检测系统，通过交换机镜像功能，把网络出入口、重要安全域的通信数据送给入侵检测系统进行实时检测。4、安全的计算环境：针对市政供热企业工控网络中的相关应用服务器、管理操作终端等主机系统，设计安装部署主机安全防护软件系统，实现了对人机交互界面的主机系统必要的安全管控。白名单的主动防御机制可占用更小的系统计算资源，实现最大的防护效能；有效的实现主机防病毒、防第三方软件的非授权安装与使用，主机系统外接口的管控，USB外接存储设备的认证管控、防病毒与操作行为审计，为主机系统安全运行提供必要的安全保障。5、安全的管理中心：在热管网控制系统划分出安全管理域，部署日志审计系统、堡垒机系统及定制开发安全管理平台，安全管理平台采用两级管控平台的创新布局，实现报警分级、管控分权的网络安全平台建设，可向上对接上级监管机构的管控平台。创新性与优势：1、实现了市政供热行业网络安全从被动防御向主动防御的转变。通过部署网安综合防护网关、AI视频智能分析算法和数字证书系统的一体化防护方案，使供热系统建设达到“智能检测”、“智能上报”、“智1、实现了市政供热行业网络安全从被动防御向主动防御的转变。通过部署网安综合防护网关、AI视频智能分析算法和数字证书系统的一体化防护方案，使供热系统建设达到“智能检测”、“智能上报”、“智能响应”的安全防护体系，全面提升供热企业的安全防护和安全管控能力。2、构建了供热控制系统网络安全纵深防御体系，确保终端和主站之间的通信链路安全，保障终端和主站之间传输数据的保密性和完整性，同时实现主站和终端之间的双向身份鉴别。3、自主AI算法引擎创新引用，安全防护设备采用了自主研发的AI算法引擎，将OT与IT的防护引擎算法分析、知识库、防护功能进行了一体化设计，实现了对供热行业未知威胁的态势感知，助力供热企业安全生产运行。3、自主AI算法引擎创新引用，安全防护设备采用了自主研发的AI算法引擎，将OT与IT的防护引擎算法分析、知识库、防护功能进行了一体化设计，实现了对供热行业未知威胁的态势感知，助力供热企业安全生产运行。4、完善供热行业工业互联网安全产业链，贴合业务场景化安全建设，推动企业数字化转型升级。5、指导企业树牢网络安全意识，落实网络安全工作责任制，防范网络风险，切实加强网络安全监测预警、信息通报和应急处置能力，确保供热管网系统安全运行，具有很强的现实需求、示范作用。6、助力供热管网行业企业加强生产安全和服务风险管理能力，深化全生命周期资产运用水平有重要意义。7、方案运用的创新技术建成了完善的供热系统网络安全防护体系，研发的安全防护体系产品技术指标达到国内先进水平。4、完善供热行业工业互联网安全产业链，贴合业务场景化安全建设，推动企业数字化转型升级。5、指导企业树牢网络安全意识，落实网络安全工作责任制，防范网络风险，切实加强网络安全监测预警、信息通报和应急处置能力，确保供热管网系统安全运行，具有很强的现实需求、示范作用。6、助力供热管网行业企业加强生产安全和服务风险管理能力，深化全生命周期资产运用水平有重要意义。7、方案运用的创新技术建成了完善的供热系统网络安全防护体系，研发的安全防护体系产品技术指标达到国内先进水平。应用效果：本解决方案通过对供热公司供热管网控制系统的网络架构、边界及系统风险进行明确，对其面临的网络安全风险进行研究，依据等级保护要求，就现有控制系统的网络安全问题，提出针对型的安全防护解决方案，从区域隔离、接入双向认证、网络通信链路防护、软件系统安全、集中监管、主动防护等方面出发，构建了供热控制系统网络安全纵深防御体系，确保终端和主站之间的通信链路安全，保障终端和主站之间传输数据的保密性和完整性，同时实现主站和终端之间的双向身份鉴别；重点防范各种主动攻击对系统的恶意破坏和攻击以及其它非法操作，防止由此导致供热管网系统事故，确保供热公司供热系统的安全运行，具有很强的现实需求；对与公司其它供热系统具有广阔的应用前景和示范作用。经验总结：通过从客户的实际需求及实际特点出发，设计了从技术方面规避风险的基本原则和实施方案，对安全防护难题进行了分析，在现有网络安全产品及规范标准框架下建设具有自主产权的供热管网网络安全防护系统结构，构建了供热控制系统网络安全纵深防御体系，防范了各种主动攻击对系统的恶意破坏和攻击以及其它非法操作，防止由此导致供热管网系统事故；构建了安全、可用、具有可扩展能力的网络安全防护平台。I某天然气管道工控安全解决方案落地实践案例提供方：中电安科案例背景：某天然气管道工控系统的核心是SCADA系统，主要工作是用于天然气管道调度数据的采集和分析，完成对各站场阀室的以及调控。系统主要包括SCADA系统、生产管理系统、站控系统和安全仪表系统等。通过专线、移动运营商等技术与下辖站场阀室进行通讯，实现数据的实时采集，控制中心也会将相应的控制指令下重大经济损失，甚至引发社会恐慌，危及国家安全。根据某天然气管道实际情况，结合相关标准要求，科学合理评估某天然气管道SCADA系统合规差距和安护2.0第三级系统的相关安全要求。关键挑战：1、网络隔离不合理：采用了传统的IT防火墙进行防护，无法对工控网络做到有效的防护。另外许多控制网络都是“敞开的”，不同的接入网络之间都没有有效的隔离，尤其是基于OPC、MODBUS等通讯的工业控制网络，容易造成安全故障通过网络迅速蔓延。2、工控系统普遍存在漏洞：由于工控系统大多以满足工业生产为前提，并没有太多考虑自身的系统安全问题，工控设备普遍存在漏洞。国家信息安全漏洞平台中已公布的工业控制系统漏洞，如西门子产品漏洞、施耐德产品漏洞、RTU产品漏洞等。3、缺乏审计监测机制：4、终端存在安全隐患，缺少技术手段：成严重的安全风险。同时，在生产环境中存在随意使用U盘、移动硬盘、手机等移动存储介质现象，有可能将传染病毒、木马等威胁因素带入生产系统。加上防病毒软件的安装不全面或者即使安装后也不及时更新防病毒软件版本和恶意代码库，出现问题后无法及时准确定位产生问题的原因、影响范围及追究责任。5、安全运维问题：目前主要通过远程桌面方式进行运维，缺乏完善的运维审计机制，对运维人员的操作过程没有记录、审计，不能发现越权访问、异常操作等行为。一旦发生事故，需要大量时间确定问题，不能够及时有效地解决问题，也没有追溯手段