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编辑：黄思宇。
标题图：视觉中国。
随着工业大数据的快速发展，工业大数据在云端处理的全链路安全受到广泛关注。 如何有效应对数据泄露、恶意攻击等数据安全风险？全链路数据传输过程中如何保证数据的安全性和隐私性？云安全服务商在工业大数据云安全中扮演什么角色，如何应对上述安全挑战？
基于以上问题，虎嗅智库撰写并发表《云上处理工业大数据的全链路安全实践》。研究报告回应了行业对云处理全环节安全问题的迫切需求，通过实际案例、工业大数据在云处理中面临的核心问题、解决方案和硬核技术，为行业相关决策者和从业者提供专业的参考意见。 以下是该报告的核心要点。
迁移到云的挑战和要求。
从链路侧来看，数据上云在采集、传输、存储、使用等各个环节都面临各种挑战，如企业原有IT系统陈旧、数据外流环节多、数据缺乏分级分类管理、可信技术受限等，这些都是工业数据安全防护需要关注和解决的重大问题。云。
工业数据云安全实践强调将数据全生命周期视为闭环，企业结合多领域、新技术，构建覆盖整个产业系统的安全防护体系。 通过监测预警、应急响应、检测评估、功能测试等手段，满足工业企业需求，识别和抵御内外部安全威胁，有效化解各类安全隐患，为制造业智能化发展提供安全可信保障。
在具体实践中，要注重数据的实时性、稳定性、级联性等特点，根据不同场景采取措施，构建全流程工业领域数据安全管理体系闭环。
该系统应重点关注“数据分类与分级识别、分级防护、安全评估、风险处置”等方面，确保工业数据在上云迁移过程中得到全面有效的保护，从而推动工业领域数据安全管理取得实质性进展。
基于业务场景的三维化一体化数据安全治理。
案例：Topsec - 工业企业数字云安全实践
企业在云上实施数据安全治理之前，存在严重的数据泄露风险，包括数据集中存储导致的海量数据泄露、虚拟化导致的权限分离和网络边界模糊、开源软件安全功能滞后、跨系统保留导致的敏感数据泄露等。
在工业企业数字云安全实践中，托普科技以“一个中心、三保护”为核心理念，构建了包括安全运营分析系统、安全防护检测系统和安全服务体系在内的工业网络安全整体解决方案。 针对企业面临的数据泄露等问题，通过基于人工智能的敏感数据检测与防护、基于人员画像和知识图谱的数据泄露取证两项关键技术，成功实现了多方位的数据安全防护。
其中，基于人工智能的敏感数据检测与防护技术，实现了数据泄露的预防和网络攻击模式的学习，有效提前预警，降低攻击成功率。
基于人物画像和知识图谱的数据泄露取证技术，通过对网络攻击的分析和识别，实现数据的可追溯性和可追溯性，保护数据的安全性和完整性。
项目的创新点在于采用基于业务的立体化一体化数据安全治理结构，对产品和服务、业务场景、业务行为活动、基于机器学习的数据分类分级方法进行综合管控，精准识别数据资产，加强数据溯源和风险管控。
有关「3D综合数据安全管治架构」的更详细介绍，请按此《云上处理工业大数据的全链路安全实践》。获取。 全面保护数据生命周期。
案例 2：Winnut - 工厂数据云安全实践
Winute在为3C制造企业解决数据上云安全问题时，首先面临企业由劳动密集型向技术密集型转型的挑战，自动化设备和机器人的引入导致网络安全风险，如勒索软件、数据泄露、数据篡改等。
在数据上云过程中，存在大量数据泄露、存储资源虚拟化导致的权限问题、开源软件安全性滞后、敏感数据跨系统保留等问题。
为了解决这些问题，Winnut 实施了全面的安全措施。 首先，通过产业资产梳理，对各类工业数据资源进行梳理和更新，形成重要数据、核心数据清单; 这一步是为了保证对企业数据资源的全面了解，为后续的安全评估和治理奠定基础。
其次，开展行业数据安全评估，通过对数据安全的综合评估，为后续的数据安全运营提供支持，同时为数据安全治理管理体系建设提供依据。 这一步骤是基于对企业数据安全现状的深入了解，并有针对性地制定安全措施和规划治理计划。
最后，通过工业数据安全防护，实现数据采集、存储、处理、传输、提供、销毁等各个环节的全方位安全防护。 此步骤将前两个理解和评估步骤转化为可操作的安全措施，以确保整个数据生命周期得到有效保护。
这一系列安全措施，使企业在数据上云过程中，对数据安全进行可视化、管控和管理，确保数据全生命周期全方位保护。 项目实施后，公司有效降低了安全隐患，顺应了3C制造业的发展趋势，实现了业务保障和风险控制的目标。
更多关于“Winute全链路工厂数据迁移安全”的详情，请点击这里《云上处理工业大数据的全链路安全实践》。获取。 结论：
工业大数据安全不仅是一个技术难题，更是一个综合管理的系统工程。 通过构建工业领域全流程数据安全管理闭环体系，实现数据的实时性、稳定性、级联性等特点。 未来，监管部门、企业和安全厂商的合作，将有助于构建更全面、更可持续的工业数据安全秩序。
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