数据工厂与网络安全

Ⅰ 工业互联网安全包括什么

工业互联网安全防护内容包括：
设备安全
设备安全包括工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。
工业互联网的发展使得现场设备由机械化向高度智能化转变，并产生了嵌入式操作系统微处理器应用软件的新模式，这就使得未来海量智能设备可能会直接暴露在网络中，面临攻击范围扩大、扩散速度增加和漏洞影响扩大等威胁。
工业互联网设备安全具体应分别从操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面出发部署安全防护措施，可采用的安全机制包括固件安全增强、恶意软件防护、设备身份鉴别、访问控制和漏洞修复等。
控制安全
控制安全包括控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全。
工业互联网使得生产控制由分层、封闭、局部逐步向扁平、开放、全局方向发展。其中在控制环境方面表现为 IT 与 OT 融合，控制网络由封闭走向开放；在控制布局方面表现为控制范围从局部扩展至全局，并伴随着控制监测上移与实时控制下移。上述变化改变了传统生产控制过程封闭、可信的特点，造成安全事件危害范围扩大、危害程度加深，以及网络安全与功能安全问题交织等。
对于工业互联网控制安全，主要从控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全三个方面考虑，可采用的安全机制包括协议安全加固、软件安全加固、恶意软件防护、补丁升级、漏洞修复和安全监测审计等。
网络安全
网络安全包括承载工业智能生产和应用的工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等的安全。
工业互联网的发展使得工厂内部网络呈现出 IP 化、无线化、组网方式灵活化与全局化的特点，工厂外部网络呈现出信息网络与控制网络逐渐融合、企业专网与互联网逐渐融合、产品服务日益互联网化的特点。这就使得传统互联网中的网络安全问题开始向工业互联网蔓延，具体表现为以下几方面：工业互联协议由专有协议向以太网（Ethernet）或基于 IP 的协议转变，导致攻击门槛极大降低；现有的一些工业以太网交换机（通常是非管理型交换机）缺乏抵御日益严重的 DDoS 攻击的能力；工厂网络互联、生产、运营逐渐由静态转变为动态，安全策略面临严峻挑战等。此外，随着工厂业务的拓展和新技术的不断应用，今后还会面临由于 5G/SDN 等新技术引入、工厂内外网互联互通进一步深化等带来的安全风险。
网络安全防护应面向工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等方面，具体包括网络结构优化、边界安全防护、接入认证、通信内容防护、通信设备防护、安全监测审计等多种防护措施，构筑全面高效的网络安全防护体系。
应用安全
工业互联网应用主要包括工业互联网平台与软件两大类，其范围覆盖智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等方面。目前工业互联网平台面临的安全风险主要包括数据泄露、篡改、丢失、权限控制异常、系统漏洞利用、账户劫持和设备接入安全等。对软件而言，最大的风险来自安全漏洞，包括开发过程中编码不符合安全规范而导致的软件本身的漏洞，以及由于使用不安全的第三方库而出现的漏洞等。
相应地，应用安全也应从工业互联网平台安全与软件安全两方面考虑。对于工业互联网平台，可采取的安全措施包括安全审计、认证授权和 DDoS 攻击防护等。对于软件，建议采用全生命周期的安全防护，在软件的开发过程中进行代码审计，并对开发人员进行培训，以减少漏洞的引入；对运行中的软件定期进行漏洞排查，对其内部流程进行审核和测试，并对公开漏洞和后门加以修补；对软件的行为进行实时监测，以发现可疑行为并进行阻止，从而降低未公开漏洞带来的危害。
数据安全
数据安全包括生产管理数据安全、生产操作数据安全、工厂外部数据安全，涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据及用户信息的安全。工业互联网相关的数据按照其属性或特征，可以分为四大类：设备数据、业务系统数据、知识库数据和用户个人数据。根据数据敏感程度的不同，可将工业互联网数据分为一般数据、重要数据和敏感数据三种。随着工厂数据由少量、单一和单向向大量、多维和双向转变，工业互联网数据体量不断增大、种类不断增多、结构日趋复杂，并出现数据在工厂内部与外部网络之间的双向流动共享。由此带来的安全风险主要包括数据泄露、非授权分析和用户个人信息泄露等。
对于工业互联网的数据安全防护，应采取明示用途、数据加密、访问控制、业务隔离、接入认证、数据脱敏等多种防护措施，覆盖包括数据采集、传输、存储和处理等在内的全生命周期的各个环节。

Ⅱ 大数据有前途，还是网络安全有前途

随着数据规模的不断扩大和企业需求的不断增长，大数据人才也逐渐成为了刚性需求，不仅前景广阔，薪资也是非常可观的。
但这些是有前提条件的，如果你选择大数据方向，你至少得是研究生以上学历。倘若你的学历达不到这个要求找工作是相对比较困难的，特别对于学历背景一般，非相关专业的人士，估计面试的机会都不多。
目前，大数据技术正处于应用初期，此时人才招聘会更倾向于研发人才，研究生学位更容易获得大工厂的就业机会。因此，对于目前大数据相关专业的大学生来说，如果想获得更强的就业竞争力和更多的就业渠道，建议尽量拿到研究生文凭。
而网络安全方向相对要求就没这么高，一般情况下拥有大专学历就OK。而网络安全相对要求就没那么高，一般情况下大专学历就可以。在2021年网络安全行业人才发展报告中，网络安全从业人员的平均学历为大专和本科，其中很大一部分都是专科计算机相关专业或者非计算专业从事网安行业的。
因为，目前，网络安全企业更倾向于寻找工作经验丰富、技术基础扎实、实战能力和沟通交流能力强，同时具备一定的抗压能力的网安人才，学历文凭和竞赛经验，并非是用人单位特别注重的能力特质。
为什么网络安全企业对文凭没有很高的要求呢?
原因在于，随着5G、人工智能，物联网，云计算，大数据，企业应用的发展和元宇宙的萌芽，催生安全行业需要大量的人才。而我国网络安全产业相关人才远远跟不上规模的发展。据数据显示，未来我国网络安全专业人才缺口超300万，而每年高校安全专业培养人才仅有3万余人。所以不得不改变策略，降低学历门槛来满足企业的需求!
况且，在薪资方面也并不比大数据方向差。据《2021瀚纳仕亚洲薪酬指南》显示，网络安全相关基层工作人员的年薪均在30万元到80万元(人民币)区间浮动。

Ⅲ 数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail ）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。

数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！

大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。

中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！

因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！

愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。

03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。

04 从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。

2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。

②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代 至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。

数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。

随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。

但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。

一、数字化经济的新趋势

1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。

从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。

2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。

借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。

行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。

比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。

如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。

3、产品进化+广告进化

薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。

KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。

广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。

4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。

二、消费者变懒

1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：

①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间
比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。

最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。

2、不去菜市场的大妈

疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。

社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。

加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。

来个总结：

1、不破不立

一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。

企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。

不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。

2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。

互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。

Ⅳ 大数据和网络安全哪个方向更好

随着工业物联网(IIoT)在制造企业的全面铺开，安全专家必须准备好弄懂这些网络应有的样子与操作。同时，所有安全计划都需拥有足够的弹性，要能扛住迎面而来的各种攻击。未来十年将给网络安全带来最大影响的是什么?简单讲，这个问题的答案有两个方向：人工智能(AI)和大数据分析。

鉴于这些技术发展会给未来时光带来重大影响，未来的安全环境，将取决于AI和分析如何融入囊括了网络及物理安全的全面弹性安全计划。

网络安全-工业物联网

至于如何构建该整体安全项目，能够赋予制造商资产清单与网络可见性的网络监视技术是个不错的开始。随着公司企业越来越依赖数字环境，拥有该总体安全观也变得越来越重要了。如果十年内发生的攻击类似乌克兰两次遭遇的大断电，或挪威铝业巨头NorskHydro遭遇的勒索软件攻击，公司企业需准备备用工厂，以便在必要的时候能够手动运营以阻止攻击。

未来5~10年，物联网对工业运营的意义愈加重大，工业系统也将接入可大幅降低设备间通信延迟的5G网络，因而工业系统联网程度增加几乎已成不争的事实。物联网设备安全通常天生不怎么强，所以当物联网设备大规模部署的时候，工业系统便面临相当棘手的设备安全管理挑战了。

网络安全-工业运营

更糟的是，连接性增加意味着能尝试突破系统的黑客也增加了，更高端的黑客或许能够窥探系统，而网络安全问题也随着连接性的增长而愈加恶化。而且，很多工业系统如果以特定方式操纵可能伤及人命，所以连接性增加不仅影响到工业系统管理和保护，也影响公共政策制定。

网络安全-数字转型

工业网络安全遭受的最大影响将是数字转型的非预期结果。数字转型很好，也很有必要，但同时伴随着风险。随着我们引入越来越多的数字终端，数据流随之产生。数据流的飞速增长将超出我们的处理范围，无法现场有效分析全部数据。而且，我们将以这些数据驱动有关过程的决策，甚或驱动过程本身。最终，我们或许会开始通过人工智能/机器学习将这些分析性数据产品馈送回过程。

换句话说，过程产生数据，数据离开过程网络流向云、雾、湖、现场、外部等等地方，被分析、重用再馈送回过程。所有这些都会以我们刚刚才开始考虑的方式，往过程数据及该控制/过程网络外部相关系统，引入新的风险。

Ⅳ 影响网络安全的因素有哪些

影响网络安全的主要因素
由于企业网络由内部网络、外部网络和企业广域网组成，网络结构复杂，威胁主要来自：病毒的侵袭、黑客的非法闯入、数据"窃听"和拦截、拒绝服务、内部网络安全、电子商务攻击、恶意扫描、密码破解、数据篡改、垃圾邮件、地址欺骗和基础设施破坏等。
下面来分析几个典型的网络攻击方式：
1.病毒的侵袭
几乎有计算机的地方，就有出现计算机病毒的可能性。计算机病毒通常隐藏在文件或程序代码内，伺机进行自我复制，并能够通过网络、磁盘、光盘等诸多手段进行传播。正因为计算机病毒传播速度相当快、影响面大，所以它的危害最能引起人们的关注。
病毒的"毒性"不同，轻者只会玩笑性地在受害机器上显示几个警告信息，重则有可能破坏或危及个人计算机乃至整个企业网络的安全。
有些黑客会有意释放病毒来破坏数据，而大部分病毒是在不经意之间被扩散出去的。员工在不知情的情况下打开了已感染病毒的电子邮件附件或下载了带有病毒的文件，这导致了病毒的传播。这些病毒会从一台个人计算机传播到另一台，因而很难从某一中心点对其进行检测。
任何类型的网络免受病毒攻击最保险和最有效的方法是对网络中的每一台计算机安装防病毒软件，并定期对软件中的病毒定义进行更新。值得用户信赖的防病毒软件包括Symantec、Norton和McAfee等。然而，如果没有"忧患意识"，很容易陷入"盲从杀毒软件"的误区。
因此，光有工具不行，还必须在意识上加强防范，并且注重操作的正确性；重要的是在企业培养集体防毒意识，部署统一的防毒策略，高效、及时地应对病毒的入侵。
2.黑客的非法闯入
随着越来越多黑客案件的报道，企业不得不意识到黑客的存在。黑客的非法闯入是指黑客利用企业网络的安全漏洞，不经允许非法访问企业内部网络或数据资源，从事删除、复制甚至毁坏数据的活动。一般来说，黑客常用的入侵动机和形式可以分为两种。
黑客通过寻找未设防的路径进入网络或个人计算机，一旦进入，他们便能够窃取数据、毁坏文件和应用、阻碍合法用户使用网络，所有这些都会对企业造成危害。黑客非法闯入将具备企业杀手的潜力，企业不得不加以谨慎预防。
防火墙是防御黑客攻击的最好手段。位于企业内部网与外部之间的防火墙产品能够对所有企图进入内部网络的流量进行监控。不论是基于硬件还是软件的防火墙都能识别、记录并阻塞任何有非法入侵企图的可疑的网络活动。硬件防火墙产品应该具备以下先进功能：
●包状态检查:在数据包通过防火墙时对数据进行检查，以确定是否允许进入局域网络。
●流量控制:根据数据的重要性管理流入的数据。
●虚拟专用网(VPN)技术:使远程用户能够安全地连接局域网。
●Java、ActiveX以及Cookie屏蔽:只允许来自可靠Web站点上的应用程序运行。
●代理服务器屏蔽(Proxyblocking):防止局域网用户绕过互联网过滤系统。
●电子邮件发信监控(Outgoinge-mailscreening):能够阻塞带有特定词句电子邮件的发送，以避免企业员工故意或无意的泄露某些特定信息。
3.数据"窃听"和拦截
这种方式是直接或间接截获网络上的特定数据包并进行分析来获取所需信息。一些企业在与第三方网络进行传输时，需要采取有效措施来防止重要数据被中途截获，如用户信用卡号码等。加密技术是保护传输数据免受外部窃听的最好办法，其可以将数据变成只有授权接收者才能还原并阅读的编码。
进行加密的最好办法是采用虚拟专用网(VPN)技术。一条VPN链路是一条采用加密隧道(tunnel)构成的远程安全链路，它能够将数据从企业网络中安全地输送出去。两家企业可以通过Internet建立起VPN隧道。一个远程用户也可以通过建立一条连接企业局域网的VPN链路来安全地访问企业内部数据。
4、拒绝服务
这类攻击一般能使单个计算机或整个网络瘫痪，黑客使用这种攻击方式的意图很明显，就是要阻碍合法网络用户使用该服务或破坏正常的商务活动。例如，通过破坏两台计算机之间的连接而阻止用户访问服务；通过向企业的网络发送大量信息而堵塞合法的网络通信，最后不仅摧毁网络架构本身，也破坏整个企业运作。
5.内部网络安全
为特定文件或应用设定密码保护能够将访问限制在授权用户范围内。例如，销售人员不能够浏览企业人事信息等。但是，大多数小型企业无法按照这一安全要求操作，企业规模越小，越要求每一个人承担更多的工作。如果一家企业在近期内会迅速成长，内部网络的安全性将是需要认真考虑的问题。
6.电子商务攻击
从技术层次分析，试图非法入侵的黑客，或者通过猜测程序对截获的用户账号和口令进行破译，以便进入系统后做更进一步的操作；或者利用服务器对外提供的某些服务进程的漏洞，获取有用信息从而进入系统；或者利用网络和系统本身存在的或设置错误引起的薄弱环节和安全漏洞实施电子引诱，以获取进一步的有用信息；或者通过系统应用程序的漏洞获得用户口令，侵入系统。
除上述威胁企业网络安全的主要因素外，还有如下网络安全隐患：
恶意扫描：这种方式是利用扫描工具(软件)对特定机器进行扫描，发现漏洞进而发起相应攻击。
密码破解：这种方式是先设法获取对方机器上的密码文件，然后再设法运用密码破解工具获得密码。除了密码破解攻击，攻击者也有可能通过猜测或网络窃听等方式获取密码。
数据篡改：这种方式是截获并修改网络上特定的数据包来破坏目标数据的完整性。
地址欺骗：这种方式是攻击者将自身IP伪装成目标机器信任机器的IP 地址，以此来获得对方的信任。
垃圾邮件 主要表现为黑客利用自己在网络上所控制的计算机向企业的邮件服务器发送大量的垃圾邮件，或者利用企业的邮件服务器把垃圾邮件发送到网络上其他的服务器上。
基础设施破坏：这种方式是破坏DNS或路由器等基础设施，使得目标机器无法正常使用网络。
由上述诸多入侵方式可见，企业可以做的是如何尽可能降低危害程度。除了采用防火墙、数据加密以及借助公钥密码体制等手段以外，对安全系数要求高的企业还可以充分利用网络上专门机构公布的常见入侵行为特征数据-通过分析这些数据，企业可以形成适合自身的安全性策略，努力使风险降低到企业可以接受且可以管理的程度。
企业网络安全的防范
技术与管理相结合：技术与管理不是孤立的，对于一个信息化的企业来说，网络信息安全不仅仅是一个技术问题，也是一个管理问题。在很多病毒或安全漏洞出现不久，网上通常就会有相应的杀毒程序或者软件补丁出现，但为什么还会让病毒肆虐全球呢？为什么微软主页上面及时发布的补丁以及各种各样查杀的工具都无法阻止这些病毒蔓延呢？归根结底还是因为很多用户(包括企业级用户)没有养成主动维护系统安全的习惯，同时也缺乏安全方面良好的管理机制。
要保证系统安全的关键，首先要做到重视安全管理，不要"坐以待毙"，可以说，企业的信息安全，是一个整体的问题，需要从管理与技术相结合的高度，制定与时俱进的整体管理策略，并切实认真地实施这些策略，才能达到提高企业信息系统安全性的目的。
风险评估：要求企业清楚自身有哪些系统已经联网、企业网络有哪些弱点、这些弱点对企业运作都有哪些具体风险，以及这些风险对于公司整体会有怎样的影响。
安全计划：包括建立企业的安全政策，掌握保障安全性所需的基础技术，并规划好发生特定安全事故时企业应该采取的解决方案。企业网络安全的防范策略目的就是决定一个组织机构怎样来保护自己。
一般来说，安全策略包括两个部分：一个总体的安全策略和具体的规则。总体安全策略制定一个组织机构的战略性安全指导方针，并为实现这个方针分配必要的人力物力。
计划实施：所有的安全政策，必须由一套完善的管理控制架构所支持，其中最重要的要素是要建立完整的安全性解决方案。
物理隔离：即在网络建设的时候单独建立两套相互独立的网络，一套用于部门内部办公自动化，另一套用于连接到Internet，在同一时候，始终只有一块硬盘处于工作状态，这样就达到了真正意义上的物理安全隔离。
远程访问控制：主要是针对于企业远程拨号用户，在内部网络中配置用户身份认证服务器。在技术上通过对接入的用户进行身份和密码验证，并对所有的用户机器的MAC地址进行注册，采用IP地址与MAC地址的动态绑定，以保证非授权用户不能进入。
病毒的防护：培养企业的集体防毒意识，部署统一的防毒策略，高效、及时地应对病毒的入侵。
防火墙：目前技术最为复杂而且安全级别最高的防火墙是隐蔽智能网关, 它将网关隐藏在公共系统之后使其免遭直接攻击。隐蔽智能网关提供了对互联网服务进行几乎透明的访问, 同时阻止了外部未授权访问对专用网络的非法访问。一般来说, 这种防火墙的安全性能很高，是最不容易被破坏和入侵的。
网络安全问题简单化
大多数企业家缺乏对IT技术的深入了解，他们通常会被网络的安全需求所困扰、吓倒或征服。许多企业领导，不了解一部网关与一台路由器之间的区别，却不愿去学习，或因为太忙而没时间去学。
他们只希望能够确保财务纪录没被窃取，服务器不会受到一次"拒绝服务攻击"。他们希望实现这些目标，但不希望为超出他们需求范围的技术或服务付出更高的成本，就像销售计算机设备的零售店不愿意提供额外服务一样。
企业网络安全是一个永远说不完的话题，今天企业网络安全已被提到重要的议事日程。一个安全的网络系统的保护不仅和系统管理员的系统安全知识有关，而且和领导的决策、工作环境中每个员工的安全操作等都有关系。
网络安全是动态的，新的Internet黑客站点、病毒与安全技术每日剧增。要永远保持在知识曲线的最高点，把握住企业网络安全的大门，从而确保证企业的顺利成长

Ⅵ 网络信息与安全和数据挖掘这两块哪个更好就业一点

网络信息与安全和数据挖掘都是比较好就业的专业，具体情况根据就业城市不同另有区别。网络信息与安全和数据挖掘就业区别：

网络安全和大数据这两个专业同属于计算机专业大类，顾名思义，一个偏向于学习一些诸如密码学、网络防御方面的课程；一个偏向于大数据算法，也就是大量数据的分析方法，主要是数学研究方向。从本科就业来说，差别不大，计算机软硬件方面的课程都会涉及。如果未来从事这些不同的方向，需要详细了解个方向的研究内容，学科思维。
网络安全: 未来可观，算是比较新但是发展快。现在开始对于人才需求越来越多，不过网络安全也和法律有一定联系。纯技术的话，公司也许会偏向法律人士。
大数据: 中国发展特别快，也是投资特别多的技术，当下需要非常多的人才，国外也在大资金投入。现在市场需求是分析大数据。如果专业对口，这个比较好，可以慢慢再往网络安全延伸。大数据现在就业率和待遇都非常好，比较推荐。

如果你对于网络信息与安全和数据挖掘有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，课程主要培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。

Ⅶ 工业互联网数据安全及应对策略

数据是国家基础性战略资源，是数字经济的基石，对生产、流通、分配和消费产生深远影响。2020年，《数据安全法（征求意见稿）》[也正式发布，将数据安全纳入国家安全观，更体现了数据安全日趋重要的发展趋势。数据是工业互联网的“血液”，加强工业互联网数据安全防护对于工业互联网的健康发展至关重要。

2 国内外对于数据安全防护的工作进展
面对日益严峻的数据安全威胁，世界主要国家持续加强数据安全立法和监管。据统计，全球已有120多个国家和地区制定了专门的数据安全和个人信息保护相关法律法规及标准。从国际标准组织和欧美国家在数据安全所做的工作来看，国际电信联盟电信标准局（ITU-T）制定了《大数据服务安全指南》、《移动互联网服务中大数据分析的安全需求与框架》、《大数据基础设施及平台的安全指南》、《电信大数据生命周期管理安全指南》等多项标准。
从国内已制定的数据安全相关标准来看，主要有《信息安全技术 大数据安全管理指南》、《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》、《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》等。《信息安全技术 大数据安全管理指南》为大数据安全管理提供指导，提出了大数据安全管理基本原则、基本概念和大数据安全风险管理过程，明确了大数据安全管理角色与责任。《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》提出了对组织机构的数据安全能力成熟度的分级评估方法，用来衡量组织机构的数据安全能力，促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平。《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》提出了健康医疗领域的信息安全框架，并给出健康医疗信息控制者在保护健康医疗信息时可采取的管理和技术措施。《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据交易服务安全要求》分别针对大数据服务、数据交易的情景提出了安全要求。2020年，由国家工业信息安全发展研究中心牵头申报的《工业互联网数据安全防护指南》被列为全国信息安全标准化技术委员会（TC260）标准重点研究项目。
3 工业互联网数据安全防护难点
随着云计算、物联网、移动通信等新一代信息技术的广泛应用，泛在互联、平台汇聚、智能发展等制造业新特征日益凸显。工业互联网数据常态化呈现规模化产生、海量集中、频繁流动交互等特点，工业互联网数据已成为提升企业生产力、竞争力、创新力的关键要素，保障工业互联网数据安全的重要性愈发突出。工业互联网数据具有很高的商业价值，关系企业的生产经营，一旦遭到泄露或篡改，将可能影响生产经营安全、国计民生甚至国家安全。然而，工业企业类型多样，工业互联网数据更是海量多态，给数据安全防护带来了困难和挑战。
（1）传输阶段监测溯源难。工业互联网场景涉及云计算、大数据、人工智能等多种技术的应用，且工业互联网数据在工厂外流动更加复杂多元。大流量、虚拟化等环境下难以有效捕捉追溯敏感数据和安全威胁；
（2）存储阶段分类分级难。存储阶段极易形成数据的汇聚，需要根据数据的类别和等级采用划分区域、设置访问权限、加密存储等多种手段。然而工业互联网数据形态多样、格式复杂，使得数据分类分级管理与防护难度大；
（3）使用阶段可信共享难。对工业互联网数据进行分析利用是发展工业互联网数据作为生产要素的重要途径，然而数据权责难定、安全可信赋能难等阻碍数据有序安全共享。

4 工业互联网数据安全防护的解决方法
根据工业互联网数据安全防护需求,天锐绿盾数据安全一体化，能够给出相应的解决方案，在工业数据传输阶段和使用阶段可以使用天锐绿盾DLP数据泄露防护系统，通过智能内容识别的的技术如关键字和关键字对的检测，ocr图像的识别、文件属性的检测、向量机分类检测等方式来捕捉传输阶段的敏感数据从而保证工业互联的传输安全，在数据使用阶段可以使用天锐绿盘为解决企业文档管理分散的问题，系统采用集中存储的模式，将分散存储在各部门、各分公司用户计算机上的重要数据集中存储到统一平台上，实现对工业数据文档的统一管理，同时降低文档管理成本。系统建立了完善的权限控制机制，保证不同用户基于不同权限访问和使用文档，有效保障了文档加密的安全性。多种检索模式，支持全文关键词检索、高级检索、扩展属性搜索等高效毫秒级检索方式，有效帮助用户精确的从海量文档中快速定位所需文档。文档在协作完成过程中，会产生不同的版本。系统支持自动保存文档的历史版本，当用户需要恢复旧版本时，可一键下载。为了实现海量数据的集中存储，系统采用分布式存储服务，以便企业未来可按需进行存储性能扩展。

在数字经济时代，企业纷纷加快数字化转型，工业互联网快速发展，给后疫情时代带来新的经济增长活力。数据是工业互联网的“血液”，数据安全对于工业互联网发展至关重要。在设备安全、系统安全之上加强工业互联网数据安全防护，是我们天锐绿盾应尽的责任和义务。

Ⅷ 白山云科技如何高效保障网络安全与数据安全

网络安全和数据安全东西比较多，我今天先讲怎么保障数据安全吧
可以从存储、分享、备份出发

存储：建议是在本地搭建一个私有云，把白山云科技的数据集中存储在私有云上，不过在选品上，可以考虑云盒子企业云盘，根据公司架构搭建文档架构，再配合12级自定义权限，5级组合权限，4个密级，能让员工按照自身权限来使用公司文件数据，拒绝越权，而且在存储服务器还采用了AES256安全加密，靠谱！
分享：现在企业文件分享方式有很多，外部用邮件，内部用Windows共享或者微信、QQ之类的，都存在被二次转发和网络攻击的风险，如果搭建了私有云盘，内部可以直接通过权限访问和授权，外部发送外链，大文件也能实现秒传，而且在传输通道也加了密，拒绝被攻击。
备份：这是保护企业数据完整性的万能法宝，为啥这么说呢？企业中总会遇上员工误删、电脑设备宕机、网络攻击这些情况，备份能回滚到指定节点，能规避很多突发情况导致数据丢失。
鸡蛋不要放在同一个篮子里，异地异机备份更加稳妥，云盒子有完善的增量备份和全量备份，设置好备份计划后，一到点自动备份，晚上备份不会影响白天正常办公，还是很nice的！
这是我们公司自己用的数据安全策略，写了那么多，希望楼主能用到！

Ⅸ 工业互联网时代的风险管理：工业4.0与网络安全

2009年，恶意软件曾操控某核浓缩工厂的离心机，导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”，通过闪存驱动器入侵独立网络系统，并在各生产网络中自动扩散。通过“震网”事件，我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。这场战争显然是失衡的：企业必须保护众多的技术，而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。

但非常重要的一点是，企业不仅需要关注外部威胁，还需关注真实存在却常被忽略的网络风险，而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。否则，企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险，企业应管控并降低该等新兴风险。

工业4.0时代，智能机器之间的互联性不断增强，风险因素也随之增多。工业4.0开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。借助智能、自动化技术，工业4.0旨在结合数字世界与物理操作，推动智能工厂和先进制造业的发展 。但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中，新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要，因为这些方案融合了工业4.0的重要驱动力：运营技术与信息技术。

随着工业4.0时代的到来，威胁急剧增加，企业应当考虑并解决新产生的风险。简而言之，在工业4.0时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网，网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。

在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。开始制定联网的工业4.0计划时，就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。

本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。3在工业4.0时代，我们将探讨在整个生产生命周期中（图1）——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策，以预测并有效应对网络风险，同时主动将网络安全纳入企业战略。

数字化制造企业与工业4.0

工业4.0技术让数字化制造企业和数字供应网络整合不同来源和出处的数字化信息，推动制造与分销行为。

信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。工业4.0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。

工业4.0的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴，一定程度上讲，只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越（图2）。从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业4.0的精髓所在，它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。

即使在我们 探索 信息创造价值的方式时，从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。在整个制造与分销价值网络中，通过工业4.0应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。

不断演变的供应链和网络风险

有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。此外，供应链还与消费者需求联系紧密。很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。由于分析工具也变得更加先进，如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。

通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备，工业4.0技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展，并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络，最终改进管理，加快原料和商品流通，提高资源利用率，并使供应品更合理地满足消费者需求。

尽管工业4.0能带来这些好处，但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。为了防止发生重大风险，应从设计到运营的每个阶段，合理规划并详细说明网络弱点。

在数字化供应网络中共享数据的网络风险

随着数字供应网络的发展，未来将出现根据购买者对可用供应品的需求，对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络，且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全，因此形成新型供应网络并非易事。

因此，企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。 此外，他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施，如供应商验收、信息共享和系统访问。企业不仅对这些流程拥有专属权利，它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。这也许会给第三方风险管理带来更多压力。在分析互联数字供应网络的网络风险时，我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大（图3）。

为了应对不断增长的网络风险，我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。

数据共享：更多利益相关方将更多渠道获得数据

企业将需要考虑什么数据可以共享，如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。比 如，数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手，因此不愿意公开某些类型的数据，如定价或专利品信息。此外，供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。因此，仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。

企业应当利用合适的技术，如网络分段和中介系统等，收集、保护和提供信息。此外，企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术，以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证（即识别设备的未授权更改）。

将这种方法与强大的访问控制措施结合，关键任务操作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。

在必须公开部分数据或数据非常敏感时，金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。目前，企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具，以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。但随着互联性的逐步提升，金融服务企业意识到，不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险，而应结合数据管治等其他技术。事实上，企业应该对其所处环境实施风险评估，包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等，并根据评估结果制定或更新网络风险战略。总而言之，随着互联性的不断增强，上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。

供应商处理：更广阔市场中供应商验收与付款

由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂，核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。因此，追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。此外，使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策，确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。消费者市场有不少类似的经历，易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。

区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。尽管比特币是建立货币 历史 记录的经典案例，但其他企业仍在 探索 如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。7创建团体共享 历史 账簿能建立信任和透明度，通过验证商品真实性保护买方和卖方，追踪商品物流状态，并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。如不能保证产品真实性，制造商可能会在引进产品前，进行产品测试和鉴定，以确保足够的安全性。

信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。企业从事信息或商品交易时，需要不断更新其风险管理措施，确保真实性和安全性；加强监测能力和网络安全运营，保持警惕性；并在无法实施信任验证时保护该等流程。

在这个过程中，数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源，所有这些与数字供应网络一样，一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。因此，为了应对内部风险，包括显性风险（企业间谍活动、蓄意破坏等）和意外风险（自满、无知等），软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。

事实上，警惕性对监测非常重要：由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业4.0技术，网络风险只会成倍增长。

智能生产时代的新型网络风险

随着互联性的不断提高，数字供应网络将面临新的风险，智能制造同样也无法避免。不仅风险的数量和种类将增加，甚至还可能呈指数增长。不久前，美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》，强调应关注当下的问题，检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。

“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备，无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备，都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。

考虑到风险不断增长，威胁面急剧扩张，工业4.0时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。

联网生产带来新型网络挑战

随着生产系统的互联性越来越高，数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。不难想象，不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下，甚至危及工人安全。此外，联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。有证据表明，制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险： 2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究发现，三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。

可以确定的是，自进入机械化生产时代，风险就一直伴随着制造商，而且随着技术的进步，网络风险不断增强，物理威胁也越来越多。但工业4.0使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。各阶段的具体情况请参见图4。

从运营的角度看，在保持高效率和实施资源控制时，工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。为此，他们使用了一系列联网系统，如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。这些联网系统能够经常优化流程，使业务更加简单高效。并且，随着系统的不断升级，系统的自动化程度和自主性也将不断提高（图5）。

从安全的角度看，鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升，大量暴露点将可能遭到威胁。与一般的IT行业关注信息本身不同，工业控制系统安全更多关注工业流程。因此，与传统网络风险一样，智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性，而非信息的保密性。

但值得注意的是，尽管网络攻击的基本要素未发生改变，但实施攻击方式变得越来越先进（图5）。事实上，由于工业4.0时代互联性越来越高，并逐渐从数字化领域扩展到物理世界，网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响（图6）。

结合信息技术与运营技术：

当数字化遇上实体制造商实施工业4.0 技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品，我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司，当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时，可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施（图7）。

首先，制造商常受以下三项战略规划的影响：

健康 与安全： 员工和环境安全对任何站点都非常重要。随着技术的发展，未来智能安全设备将实现升级。

生产与流程的韧性和效率： 任何时候保证连续生产都很重要。在实际工作中，一旦工厂停工就会损失金钱，但考虑到重建和重新开工所花费的时间，恢复关键流程可能将导致更大的损失。

检测并主动解决问题： 企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。在实际工作中，工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大，因此，应采取措施改善环境，保护企业的品牌与声誉。

第二，企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念：

系统的可操作性、可靠性与完整性： 为了降低拥有权成本，减缓零部件更换速度，站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互操作的系统。

效率与成本规避： 站点始终承受着减少运营成本的压力。未来，企业可能增加现货设备投入，加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。

监管与合规： 不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。未来企业可能需要投入更多，以改变环境，确保流程的可靠性。

工业4.0时代，网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业，同样也存在于产品本身。 由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间，甚至产品与制造商和供应网络之间，因此企业应该明白一旦售出产品，网络风险就不会终止。

风险触及实体物品

预计到2020年，全球将部署超过200亿台物联网设备。15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上，而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场，供消费者购买使用。

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究结果显示，近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件，四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中，以应对设备常常遇到的重大网络风险。

尽管这很有挑战性，但事实证明，企业不能期望消费者自己会更新安全设置，采取有效的安全应对措施，更新设备端固件或更改默认设备密码。

比如，2016年10月，一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击，表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。在这次攻击中，病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视，将其变成僵尸网络，并不断冲击服务器直至服务器崩溃，最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。17研究者发现，受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码，且未获得所需的安全补丁或升级程序。18需要注意的是，部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中，且供应商未告知用户如何更改密码。

当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施，一旦外围保护被突破，便难以检测和应对此类攻击。

风险与生产相伴而行

由于生产设施越来越多地与物联网设备结合，因此，考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。受损物联网设备所产生的安全影响包括：生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障，以及极端情况下的人员伤亡。此外，潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改，还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少（可能持续数月甚至数年，远远超过事件实际持续的时间）。下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法，但随着物品和相应风险的激增，这些方法可能还不够。

传统漏洞管理

漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞，但通常仍有多个攻击面。攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术，虽然目前未发现漏洞，但攻击者以后也许能发现新的漏洞。

减少攻击面

简单来说，减少攻击面即指减少或消除攻击，可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有；而应与二者同样共享。

更新悖论

生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。很多工业生产网络很少更新升级，因为对制造商来说，停工升级花费巨大。对于某些连续加工设施来说，关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。

很多联网设备可能还将使用十年到二十年，这使得更新悖论愈加严重。认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。20 对于生产和制造设施，在缩短停工时间的同时，使生产资产利用率达到最高至关重要。物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备，这些设备只能存在最小的攻击表面，并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。

制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。智能系统更新换代很快，而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。对于一件物品来说，威胁可能微不足道，但如果涉及大量的联网设备，影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。在应对威胁的过程中，资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。

人才缺口

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究表明，75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升，将越来越难找到高技能的网络安全人才，来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。

网络威胁不断变化，技术复杂性越来越高。搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备，并在几乎无人为参与的情况下进行扩散，并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。这一趋势令人感到不安，物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。

多管齐下，保护设备

在工业应用中，承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送，水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。由于生产设施不断减少人为干预，因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用（图8）。

从设计流程开始考虑网络安全

制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法，并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关（用于评估安全控制措施是否有效），采用领先的安全措施，并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。通过利用安全软件开发生命周期的安全措施，很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。但如果可能的话，在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。

从联网设备端保护数据

物联网设备所产生的大量信息对工业4.0制造商非常重要。基于工业4.0的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息，并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息，还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。事实上，德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的调研发现，近70%的制造商使用联网产品传输个人信息，但近55%的制造商会对传输的信息加密。

生产固化设备需要采取可靠的安全措施，在整个数据生命周期间，敏感数据的安全同样也需要得到保护。因此，物联网设备制造商需要制定保护方案：不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据，还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。

保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案，以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。

随着越来越多的物联网设备实现联网，潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞，但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。因此，设备联网时必须使用补丁。确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担，而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。

应用人工智能检测威胁

2016年8月，美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛，最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。网络超级挑战赛发起于2013年，旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间，从而减少网络攻击风险。

真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。在物联网设备产生海量数据的过程中，当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升，但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。

在工业4.0时代，结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习，并借助人工智能实时响应威胁，对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。如果不能应对安全风险，如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击，也不能生产固化、安全的物联网设备，则可能导致一种不好的状况：关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。

攻击不可避免时，保持韧性

恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性，能够有效震慑绝大部分攻击者。然而，值得注意的是，虽然企业可以减少网络攻击风险，但没有一家企业能够完全避免网络攻击。保持韧性的前提是，接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实，而后谨慎行事。

韧性的培养过程包含三个阶段：准备、响应、恢复。

准备。企业应当准备好有效应对各方面事故，明确定义角色、职责与行为。审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习，能够帮助企业了解差异，并在真实事故发生时采取有效的补救措施。

响应。应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。

恢复。企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。在准备应对攻击，了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时，企业应全力应对、仔细规划、充分执行。

推动网络公司发展至今日的比特（0和1）让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。随着联网技术应用的不断普及，网络风险可能增加并发生改变，也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。

企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业4.0所带来的网络风险和威胁。如今，联网技术为关键商业流程提供支持，但随着这些流程的关联性提高，可能会更容易出现漏洞。因此，企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划，以适应愈加复杂和普遍的网络环境。

法规和行业标准常常是被动的，“合规”通常表示最低安全要求。企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全，因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。

企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法，了解风险，消除威胁：

安全性。采取审慎的、基于风险的方法，明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。贵公司的知识产权是否安全？贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击？

警惕性。持续监控系统、网络、设备、人员和环境，发现可能存在的威胁。需要利用实时威胁情报和人工智能，了解危险行为，并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。

韧性。随时都可能发生事故。贵公司将会如何应对？多久能恢复正常运营？贵公司将如何快速消除事故影响？

由于企业越来越重视工业4.0所带来的商业价值，企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。

报告出品方：德勤中国

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Ⅹ 数据安全，信息安全，网络安全有何区别

简单来说，信息安全是一个大学科，而网络安全属于信息安全下属的分支，主要是偏向Web端的安全。而数据安全更偏向于一个理论吧，因为所有的信息安全分支和方向都是为了保护数据，那么所谓的数据安全只不过信息安全保护的一个结果而已。数据安全估计是圈外人总结的词汇吧。
信息安全下属分支目前主要是网络安全，底层安全，硬件安全等方向，望采纳~~