近日，一份名为《2024年AI+工业互联网安全解决方案白皮书》的权威报告正式发布，由中国移动等重量级机构联合推出。该报告深入剖析了AI与工业互联网融合过程中的安全挑战及应对策略，全文共82页，内容详实且富有指导意义。
报告首先概述了AI+工业互联网的发展现状与应用场景。随着AI技术的不断渗透，工业互联网正迎来智能化转型的浪潮，显著提升了生产效率、产品质量及安全性。这一融合趋势已广泛应用于工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等多个领域，具体场景包括智能监控、研发创新、智能巡检、优化调度等，展现出广阔的发展前景。
然而，伴随而来的是一系列复杂的安全风险。报告指出，工业互联网大模型在业务服务、技术滥用、算法、数据要素及平台等方面均存在潜在威胁，如输出有害内容、数据泄露、算法漏洞等。在具体应用场景中，这些风险进一步体现为数据泄露、算法隐患、设备与网络安全威胁、平台数据风险等，对工业制造中的智能设备、石油化工中的网络防护等构成了严峻挑战。
针对上述安全风险，报告提出了全面的治理方案。其总体目标在于建设健全的安全体系，有效防范风险，提升安全能力，并坚持统一领导、分级管理、AI安全三同步、生态合作等原则。具体措施包括加强安全运营管理，涵盖政策规范、组织管理、人员安全、风险管理、事件管理和技术管理；确保业务服务安全，制定工业安全策略，加强输入输出安全，整合威胁情报；推进技术合规，运用AIGC检测、深伪检测、虚假数字人检测等技术手段；保障算法安全，提升算法的鲁棒性、公平性和可解释性，防止逆向萃取；加强数据要素安全，防范数据采集、异常、投毒、泄露等风险；保障平台安全，确保智算设施、AI框架及供应链的安全。
报告还展示了多个AI赋能安全的成功案例。在工业大模型安全治理方面，通过构建“算数模台用”一体化模型，形成了“4+4+4”防护体系，有效保障了石化企业的生产与安全。在具体应用场景中，AI技术为纺织服装产业提供了安全解决方案，助力其数字化转型；在石油化工领域，AI提升了油气储运安全与平台效能，有效应对安全威胁；在矿山冶金行业，构建了数据安全治理体系，实现了数据资产的梳理与风险评估；在电力能源领域，建设了电网数据安全防护体系，确保了电力数据的安全；在工业平台方面，通过态势感知平台监测工业互联网安全，实现了三级联动。
这些案例不仅展示了AI在工业互联网安全领域的广泛应用，也为未来相关领域的安全防护提供了宝贵经验和参考。通过不断的技术创新与实践探索，AI与工业互联网的融合将更加深入，为各行业的智能化转型提供强有力的安全保障。
