2024年AI+工业互联网安全解决方案白皮书

发布单位：中国移动通信集团有限公司 牵头编写单位：中国移动信息安全管理与运行中心、中移（上海）信息通信科技有限 公司 参与编写单位（排名不分先后）：启明星辰信息技术集团股份有限公司、工业互联网 创新中心（上海）有限公司、北汽福田汽车股份有限公司、上海赛博网络安全产业创新研究院、上海观安信息技术有限公司、上海嘉韦思信息技术有限公司、北京亚鸿世纪科技发展有限公司、上海交通大学、《中国信息安全》杂志社 协助单位：上海市工业互联网协会、中移智库、安在新媒体编写组主要人员： 中国移动信息安全管理与运行中心：袁捷、张峰、江为强、邱勤、董航、于乐、郭中元、王光涛、王国宇 中移（上海）信息通信科技有限公司：陈豫蓉、乔建设、路骁虎、周威、唐双林、赵威、李峻天、王轩轩、周子涔、郭清华、张玉欣、付超、任咏、程元森、仲其伟、代硕勋、潘永高、刘梅华、程赟、马兵、陈玉娟、岳峰 启明星辰信息技术集团股份有限公司：吴道虎 工业互联网创新中心（上海）有限公司：郑忠斌、秦峰、杨俊、张洋北汽福田汽车股份有限公司：王鹤、张丽 上海赛博网络安全产业创新研究院：张喆、王佳雯上海观安信息技术有限公司：王文君，阮子禅 上海嘉韦思信息技术有限公司：舒首衡、郗上才、何升文北京亚鸿世纪科技发展有限公司：林飞、程红 上海交通大学：侍国亮、周志洪、银鹰 《中国信息安全》杂志社：位华、李刚 目录 “AI+工业互联网”发展概述及主要应用场景1 1.1“AI+工业互联网”发展现状1 1.2“AI+工业互联网”主要应用场景2 1.2.1“AI+工业制造”场景2 1.2.2“AI+石油化工”场景3 1.2.3“AI+矿山冶金”场景4 1.2.4“AI+电力能源”场景6 1.3“AI+工业互联网”发展中存在的问题8 “AI+工业互联网”安全风险8 2.1工业互联网大模型安全风险9 2.2“AI+工业互联网”主要场景安全风险10 2.2.1“AI+工业制造”场景安全风险11 2.2.2“AI+石油化工”场景安全风险12 2.2.3“AI+矿山冶金”场景安全风险12 2.2.4“AI+电力能源”场景安全风险14 “AI+工业互联网”安全风险治理方案14 3.1总体目标16 3.2安全防护基本原则16 3.3工业互联网AI安全风险防范18 3.3.1“AI+工业互联网”安全运营管理18 3.3.2工业AI业务服务安全20 3.3.3工业AI技术合规22 3.3.4“AI+工业互联网”算法安全24 3.3.5“AI+工业互联网”数据要素安全26 3.3.6“AI+工业互联网”平台安全27 3.4AI赋能工业互联网安全29 3.4.1“AI+工业互联网”数据安全30 3.4.2“AI+工业互联网”应用安全31 3.4.3“AI+工业互联网”网络安全33 3.4.4“AI+工业互联网”控制安全33 3.4.5“AI+工业互联网”设备安全35 3.4.6“AI+工业互联网”平台安全36 四、“AI+工业互联网”应用安全案例37 4.1工业大模型安全风险治理实践37 4.1.1工业互联网大模型安全防护实践38 4.1.2工业互联网大模型安全风险评估42 4.2AI赋能工业互联网案例47 4.2.1AI+工业制造网络安全实践47 4.2.2AI+石化安全风险治理实践53 4.2.3AI+矿山冶金数据安全评测案例60 4.2.4AI+电力能源数据安全防护案例67 4.2.5AI+工业平台威胁态势监测实践73 五、“AI+”在工业互联网的安全展望76 5.1AI让工业互联网更安全76 5.1.1完善法律法规和安全标准体系76 5.1.2推进技术发展，加强自主可控76 5.2AI让工业互联网安全更智慧77 5.2.1强化运营管理水平，培养队伍77 5.2.2完善AI安全体系与治理78 “AI+工业互联网”发展概述及主要应用场景 1.1“AI+工业互联网”发展现状 人工智能（AI）与工业互联网的结合正引领着第四次工业革命，通过机器学习算法优化的自动化生产线，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，正推动着工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等多个领域向智能化、数字化转型。在工业制造领域，AI技术通过智能监控、精细化管理、质量控制等手段，提升生产效率和产品质量，降低成本和风险，同时促进创新和发展，增强企业竞争力。在石油化工领域，利用AI进行研发创新、生产效能提升和安全环保治理，实现生产过程的优化和环境的可持续发展。在矿山冶金领域中，AI技术的应用覆盖了资源勘探、生产过程优化、安全管理等全流程，提高矿产资源开发的效率和质量，推动精准采矿和工业安全管理的进步。在电力能源领域，通过AI实现电力系统的优化调度、新能源发电预测、智能运维和虚拟电厂管理，确保电力供应的稳定性和可靠性。总体来看，工业互联网的发展正通过AI技术的应用，为传统行业带来革命性的变化，不仅提高了生产效率和安全性，还促进了资源的优化配置和环境的可持续发展，展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。随着技术的不断进步和应用的深入，预计AI将在工业互联网中发挥更大的作用，推动工业产业的高质量发 展。 1.2“AI+工业互联网”主要应用场景 AI技术正日益深入应用于工业制造、石油化工、矿山冶金、电力能源等多个工业领域，成为工业互联网场景智能化的关键驱动力。这些技术的应用不仅显著提升了工业企业的生产效率，而且加速了企业的数字化转型进程。同时，它们还促进了整个产业的升级，提高了整体的运营效率和竞争力。 1.2.1“AI+工业制造”场景 在工业制造领域中，AI技术的应用场景涵盖了制造业从生产优化到安全管理的多个方面： 智能监控与预测性维护：AI技术通过大数据分析和机 器学习算法，实时监控工业设备的运行状态，预测设备可能出现的故障，并提前进行维护，减少设备停机损失并提高使用寿命和效率。 精细化生产流程管理：AI技术对生产流程进行智能优 化，分析生产过程中的瓶颈和问题，提出改进方案，实现生产资源的合理配置，提高生产效率，降低成本。智能质量控制与检测：AI技术收集生产过程中的数据，分析并预测产品质量趋势，及时发现潜在问题，提升产品质量水平，增强企业竞争力。 产品设计与生产制造：AI技术在产品设计环节提升设 计仿真度，提高设计效率和准确性，助力产品快速迭代。并加强信息实时收集、处理、执行能力，通过赋能智能排产、设备管理、质量管控、仓储配送等环节，提高生产质量并节约成本。 智能化运营管理：AI技术在供应链管理、销售预测、 市场营销等细分场景提升管理工作效率，帮助制造企业构建以用户为中心的经营模式。 1.2.2“AI+石油化工”场景 AI技术在石油化工领域的应用场景涵盖研发、生产、管理等各个环节，不仅可以提高生产效率和产品质量，降低成本和风险，还可以促进企业的创新和发展，提升石化企业的竞争力。 助力化工研发技术创新：在分子设计与合成方面，AI 技术可以通过对大量化学数据的学习和分析，预测和设计新的分子结构，加速新材料和新化学品的研发进程。例如，利用深度学习算法，可以模拟化学反应过程，预测反应产物和最优反应条件，从而减少实验次数和成本。在催化剂开发与优化方面，AI技术帮助筛选和优化催化剂，提高化学反应的效率和选择性。通过分析催化剂的结构、性能和反应条件等因素，AI技术可以预测催化剂的活性和稳定性，为催化剂的设计和改进提供指导。 助力化工生产效能提升：利用机器学习算法预测化工 反应的产物，优化生产工艺参数，减少废品率。实时监测生产过程中的各项指标，如温度、压力、流量等，及时发现异常情况并进行调整，确保生产过程的稳定性。同时，通过AI技术对设备运行数据的分析，可以预测设备的故障和维护需求，提前安排维护计划，降低设备故障率和非计划停机时间。例如，利用传感器采集设备的振动、温度、电流等数据，通过机器学习算法进行分析，预测设备的故障类型和发生时间。 加强生产安全管理与环保治理：利用AI图像识别技 术，可以自动检测生产现场的安全设施是否完好，员工的操作是否符合规范，对生产过程中的安全风险进行评估和预警，及时发现潜在的安全隐患并采取措施进行处理。此外，监管部门可以通过AI自动化监测企业的污染排放情况，预测污染物排放的趋势和影响，为企业制定环保措施提供依据。例如，利用传感器采集废气、废水等污染物的数据，通过机器学习算法进行分析，可以预测污染物排放的浓度和变化趋势。 1.2.3“AI+矿山冶金”场景 AI技术在矿山冶金领域的应用正变得越来越广泛，它通过提高效率、降低成本、增强安全性和优化决策过程，为这一传统行业带来了革命性的变化。 智能安全分析识别管控：基于AI安监产品，结合大模 型、定位、物联网等技术，建立对矿区、冶金园区与作业现场的人员、设备、环境进行违规行为、危险源等危险要素的视频识别与融合管控，确保人机环管安全合规，具备危险告警后的系统联动处理与应急处置能力，基于多模态大模型能力，实现通过交互回答方式回溯告警事件、生成监测报告，提升矿冶安全监查和应急处置效率。 智能化设备预测性维护：设备故障智能分析诊断、故 障预测等依托设备机理模型、故障模型与实时数据通过机器学习方式进行训练计算，依托人工智能大模型升级现有系统，结合设备参数、设备异常数据等训练未来趋势的判断，结合设备知识库、专家经验等新增设备根因分析、获得知识性问答、健康状态评估、辅助决策等功能，提升系统算法场景覆盖度和整体检测精度，增加智能交互体验。 智能井下作业巡检：矿山巡检员借助本安型手机APP 进行井下安全巡检，如机电硐室配电装置指示灯是否正常，人工智能大模型可基于作业现场视频拍照自动识别违规行为，生成违规巡检卡，智能推送干系人或下发工单，简化操作，缩短整改时间。 皮带机预测性维护与管控：带式输送机是矿冶生产中 十分常用的物料转运设备，造价高、运输数量大、速度快，作业过程中容易造成皮带跑偏、打滑、划破、撕裂、 磨损等问题，而常规人工运维管理又存在监测不及时、效率低、招工难的问题，针对场景痛点，基于安监大模型，结合感知数采终端，基于数字化与图像A1技术对皮带机组进行监测分析与管理控制，提供皮带机组的智能监测与预测性维护方案覆盖皮带物料识别、皮带打滑跑偏、撕裂监测等安全监管功能，有效防护皮带机的作业安全、设备资产安全、提升故障处理效率、降低故障损失。 钢制品智能质量检测：传统冶金产线普遍采用人工目 视或抽样的检测方式实现产线产品质量的检验，这种检测方式过度依赖人工，检测率低，漏检错检可能性高，对产线的把控力不强，工人在产线旁易产生安全事故，针对此情况，利用5G网络低时延、大带宽、高可靠的特性，结合人工智能机器视觉技术，实时采集传输多个检测点的表面高清图像至MEC边缘云平台进行算法比对，并下发指令对产线上的钢成品进行质量检测，控制重复缺陷的持续产生，提高产品质检效率和精度。 1.2.4“AI+电力能源”场景 在电力能源领域，AI技术主要覆盖以下几个关键应用场景： 电力系统优化调度：AI技术通过分析电网的实时数 据和预测数据，能够提高电力调度的效率和准确性。例 如，南方电网推出的调度云超算平台，利用AI技术进行功率预测和实时控制调度，显著提升了电力决策效率。 新能源发电功率预测：AI技术在新能源发电领域， 如风电和光伏发电中，通过分析气象数据和历史发电数据，优化发电功率预测模型，提高预测速度和准确度，从而保障电网的安全运行和电力的可靠供应。 智能运维与巡检：AI技术的应用使得电力设备的巡 检工作更加智能化和自动化。例如，使用无人机搭载高清摄像仪和红外传感器，完成对输电线路和设备的运行状态监测和安全评估，提高了巡检的效率和准确性。 虚拟电厂和微电网：AI技术在虚拟电厂（VPP）中发 挥重要作用，通过聚合分布式清洁能源、可控负荷和储能系统等资源，作为一个“虚拟”的电厂参与电力市场和电网运行，实现电力资源的优化配置和智能调度。 电力系统稳定评估与决策：AI技术在电力系统稳定 评估中应用，通过深度学习和强化学习等高级机器学习技术，对电力系统的稳定性进行