随着工业互联网的快速发展，数据已成为驱动制造业数字化转型的核心要素。数据在采集、传输、存储、处理和应用过程中面临的安全挑战也日益严峻。《工业互联网数据安全白皮书2020》聚焦于互联网数据服务领域，系统梳理了当前工业互联网数据安全的风险态势、技术需求与实践路径，为行业提供了重要的参考框架。

一、工业互联网数据安全现状与挑战

工业互联网通过连接设备、系统与人员，实现了全产业链的数据流通与协同。这种高度的互联互通也带来了多重安全风险：工业数据往往涉及生产流程、工艺参数等敏感信息，一旦泄露可能导致企业核心竞争力受损；工业控制系统（ICS）与IT网络的融合，使得传统隔离防护策略难以应对新型网络攻击；数据在云端和边缘端的流动增加了安全管理的复杂性。2020年以来，针对工业领域的勒索软件、数据窃取等安全事件频发，凸显了加强数据安全防护的紧迫性。

二、互联网数据服务的安全架构与关键技术

为应对这些挑战，白皮书提出以“数据为中心”的安全防护体系，涵盖数据全生命周期的保护。在技术层面，需重点加强以下能力：一是数据加密与脱敏技术，确保数据在传输和存储过程中的机密性；二是访问控制与身份认证机制，通过零信任架构实现细粒度权限管理；三是数据溯源与审计技术，追踪数据流动路径以快速响应安全事件；四是人工智能驱动的威胁检测，利用大数据分析预测潜在风险。区块链等新兴技术也为工业数据的确权与可信交换提供了新思路。

三、政策法规与行业实践协同推进

白皮书强调，工业互联网数据安全需要政策、标准与企业实践的多维联动。我国陆续出台《网络安全法》《数据安全法（草案）》等法律法规，为工业数据治理提供了法律基础。在行业层面，需加快制定工业数据分类分级、安全评估等标准，引导企业建立合规管理体系。实践中，许多领先企业已开始探索数据安全解决方案，例如通过安全中台整合防护能力，或采用隐私计算技术实现数据“可用不可见”的共享模式。

四、未来展望：构建可信数据生态

工业互联网数据安全将向智能化、主动化方向发展。随着5G、边缘计算的普及，数据服务将更注重实时性与可靠性，安全防护也需适应低延迟、高并发的场景。跨企业、跨行业的数据协作将成为趋势，这要求建立基于信任的数据交换生态，通过技术手段保障数据主权与合规使用。白皮书呼吁产业链各方加强合作，共同推动安全技术研发、人才培养与国际交流，为工业互联网的健康发展筑牢数据基石。

《工业互联网数据安全白皮书2020》不仅剖析了数据服务面临的风险，更提供了从技术到管理的系统性解决方案。在数字经济时代，守护工业数据安全即是守护制造业的生命线，唯有持续创新与协同治理，方能实现安全与发展的平衡共赢。