在数字经济快速发展的今天，企业面临的安全挑战日益复杂。云计算、工业互联网和人工智能技术的广泛应用，既带来了效率提升，也引入了新的风险。《2025年护航新型工业化网络安全专项行动方案》紧扣中央关于新型工业化和数字经济的战略方向，将网络安全作为制造业高质量发展的基础保障。
数治网院iDigi的“数字ABC”课程体系正是通过意识培养、培训赋能与教育落地，帮助企业在分析、业务转型及以客户为中心搭建从知识、能力到实用三维升级的闭环。
本文从“B”模块“业务安全、合规地转型”出发，结合《行动方案》、体系化对抗新变局、多云+AI技术融合以及跨领域安全协同趋势，为制造企业构建全面防护体系提供参考。
01 《行动方案》实施意义和亮点
《行动方案》聚焦工业互联网、车联网、工业控制系统等关键领域，直指当前制造业数字化转型中的安全痛点如供应链安全、工控系统漏洞，体现了精准施策的思路。
方案提出分类分级管理、贯标达标试点、检测认证等组合措施，通过“政策+标准+服务”多维度推动企业防护能力提升，避免了“一刀切”监管。
覆盖800家工业企业、100个车联网平台、20%规上企业宣贯等具体指标，增强了执行可测量性，也反映了对重点行业如汽车制造、电子信息的倾斜。
以下分层推进策略：
- 企业层：通过清单制管理抓大放小，优先保障产业链关键环节；
- 技术层：从工控产品安全标准（PLC/DCS）到系统评估形成闭环；
- 服务层：引入保险、诊断、培训等市场化手段，提升可持续性。
02 业务转型的安全挑战与合规刚需
企业在业务转型过程中主要面临三方面挑战：
1. 技术快速发展带来的安全滞后
随着企业采用多种云服务，网络攻击面不断扩大。数据显示，勒索软件攻击在过去一年增长了217%。同时，工业控制系统与信息技术的融合产生了47种新型攻击方式。
老旧工业设备难以升级，成为安全防护的薄弱环节。AI技术被用于攻击的比例已达37%，而传统防御手段对新威胁的识别率不足30%。
2. 合规要求日益严格
企业需要同时遵守87项数据法规，包括GDPR和等保2.0等不同标准。在工业领域，安全事件可能导致每小时上千万元的经济损失，合规已成为保障生产连续性的必要条件。运用AI进行防御时，还需要特别注意自动化决策可能带来的合规风险。
3. 资源投入与能力不足
中小企业普遍存在安全能力不足的问题。工业供应链安全事件平均会波及83家企业。虽然AI防御可以降低40%的运营成本，但初期投入门槛较高，很多企业难以承担。
| 领域 | 核心风险 | 合规成本占比 |
|---|---|---|
| 多云环境 | 配置错误（42%） | 30%+ |
| 工业互联网 | PLC勒索攻击 | 45%+ |
| AI防御 | AI幻觉导致误判 | 25%+ |
03 网络安全体系化对抗新变局
当前的网络威胁有三个突出特征，攻击面持续扩大、技术手段快速迭代、破坏力呈指数级增长。传统防火墙、杀毒软件等单点防御手段已难以应对新型威胁，企业需构建多层次、动态化的安全体系。
1. 技术升级路径
- 基础防护：多因素认证（MFA）、数据备份仍是所有企业的安全底线。研究表明，部署MFA可阻止99%的暴力破解攻击，而完整的数据备份能使勒索软件攻击损失降低70%。
- 进阶防御：零信任架构与纵深防御的结合成为主流。通过动态验证、最小权限原则，企业可减少80%的内部横向渗透风险。
- 前沿探索：AI安全治理需重点关注。86%的企业曾遭遇AI模型被篡改、训练数据投毒等事件，建议建立AI项目安全评审流程，平衡创新与风险。
2. 管理能力提升
- 人员培训：定期开展模拟钓鱼测试，使员工识别恶意邮件的准确率提升至90%以上。
- 应急演练：每年至少进行2次断网演练和1次勒索软件专项处置演练，确保响应时间控制在4小时内。
3. 成本控制策略
中小企业可采用云化安全服务，将部署成本降低60%。例如，选择集成了漏洞扫描、日志分析的SaaS化安全平台，年投入可控制在5万元以内。
04 构建安全防护体系核心能力
我们针对前面提到的安全挑战、合规刚需以及新变局，基于数治网院iDigi数字ABC课程体系的核心理念，提炼出“B”模块即业务安全、合规地转型从知识、能力到实用三维升级框架，助力企业建立所需的三大核心能力：
1. 动态防护能力
在多云环境下，建议采用分阶段建设模式，先做好基础防护，再发展主动防御能力，最终实现预测性治理。例如，金融行业可以先部署云工作负载保护系统CWPP，再通过安全编排实现混合云协同。
工业领域需要根据行业特点定制方案，能源行业应重点加强协议加密，汽车制造企业需要建立供应链零信任准入机制，电子制造企业则应关注生产数据保护。
AI防御系统需要形成闭环，从数据采集到特征提取，再到策略生成和执行反馈，不断优化防御效果。
2. 合规适配能力
建议使用合规映射工具，将不同法规要求进行对照。在多云环境下，可以建立GDPR与等保2.0的交叉对照表；工业领域需要将专业知识纳入合规基线；AI应用则需要建立可解释性机制。
在成本控制方面，中小企业可以采用云原生的安全服务，降低30%的投入成本。工业领域可以分阶段实施，如在2025年完成基础合规要求，2026年部署智能感知系统。
3. 协同合作能力
在多云环境下，推动”安全即代码”实践，促进云服务商与安全厂商的合作。工业领域可以建立产业防御联盟，共享威胁情报。AI防御可以采用联邦学习技术，在不泄露数据的前提下实现情报共享，避免单点失效。
05 工业互联网安全：守护制造业生命线
工业环境正面临独特的挑战，一老旧设备占比高，约40%的工控设备超10年未升级；二停产损失大，汽车生产线宕机每小时损失超200万元等多重风险。
| 风险类型 | 解决方案 | 实施效果 |
|---|---|---|
| 设备劫持 | 工控协议加密网关 | 阻断95%的PLC非法指令 |
| 数据泄露 | 工艺配方动态脱敏 | 数据外泄事件减少80% |
| 供应链攻击 | 供应商安全准入机制 | 平均拦截3.2次/月恶意接入 |
1. 关键防护领域
针对上面的风险类型，《行动方案》提出的分层防护策略具有强针对性：
- 设备层：保护PLC等工业控制器
- 控制层：确保系统指令安全
- 网络层：加强协议加密
- 平台层：建立安全监控
- 数据层：防止工艺配方泄露
2. 分阶段实施建议
- 完成等保2.0三级认证，重点保护核心生产线。
- 部署工业态势感知系统，实现威胁可视化。
- 加入行业情报共享联盟，提前48小时预警新型攻击。
3. 融合实践
企业需打破IT与OT运营技术的壁垒，实现技术、管理、生态的协同。某新能源电池厂通过三大改造实现安全升级：
- 将IT系统的零信任架构延伸至OT网络，非法访问下降92%
- 为200台老旧设备加装安全代理，升级成本降低70%
- 与6家供应商建立安全评分机制，供应链事件归零
4. 技术选型决策矩阵
风险优先级：
- 数据敏感行业，如金融：优先多云数据加密+AI监督学习；
- 生产连续性行业，如制造：侧重工控微隔离+无监督学习异常检测。
成本效益比：
| 方案 | 投入周期 | ROI测算 |
|---|---|---|
| 公有云原生安全 | 6个月 | 1:2.5 |
| 工业专用安全网关 | 12个月 | 1:1.8 |
| AI自动化响应系统 | 18个月 | 1:3.2 |
06 跨领域安全协同趋势与建议
数治网认为，未来技术发展将呈现三个方向，安全防护向开发阶段延伸，防御系统自主进化能力增强，跨平台协同成为标配。因此，一是在第三方风险管理上，增加对供应商/合作伙伴的安全评估要求，例如通过问卷+渗透测试验证其合规性。
二是事件响应实战化，除攻防演练外，建议定期开展”断网演练”测试业务连续性，并制定针对勒索软件的专项响应预案。三是合规前置设计，随着GDPR、数据安全法等法规趋严，安全建设需提前考虑审计留痕、数据主权等要求。
企业可参考NIST CSF框架分阶段实施：
- 初级阶段：优先部署MFA、数据备份、员工培训
- 中级阶段：建设纵深防御、开展红蓝对抗
- 高级阶段：实现CTEM、AI安全治理等进阶目标
1. 技术融合方向
虽然应用场景不同，但三类安全建设存在共性需求，一是多云安全中的威胁预测可以借鉴AI技术，二是工业互联网需要云平台的支撑，三是AI防御系统依赖云计算资源。
- 多云+AI：用AI预测跨云攻击路径；
- 工业+多云：混合云承载工业数字孪生安全仿真；
- AI+工业：强化学习优化工控协议加密策略。
2. 企业行动清单
盘点现有多云、工业设备、AI应用架构，参考各报告威胁图谱识别TOP3风险，选择合规性映射工具，制定出中长期规划：
- 2025年前评估现有安全状况、补齐基础防护短板、启动试点项目；
- 2026年部署智能检测系统、优化响应流程、加强人员培训；
- 2027年建立预测性防御体系、参与行业生态建设、持续更新技术方案。
3. 规避常见误区
- 误区1：”合规=安全”→实际需动态适配行业局部最优解；
- 误区2：”AI万能”→需人工复核，避免AI幻觉；
- 误区3：”单点突破”→必须生态协同，联防联控。
结论：安全与业务共生的数字生态
数字化转型中的安全问题需要系统化解决。多云环境要求统一管理，工业场景需要专业防护，AI技术带来防御革新。业务安全转型需把握三个原则：
- 平衡性：在防护深度与业务效率间找平衡；
- 进化性：从”被动合规”到”主动免疫”；
- 协同性：打破企业边界，共建安全生态。
企业应建立”三步思维”：
- 底线思维：将安全视为业务许可项；
- 工程思维：按阶段渐进式投入；
- 生态思维：参与标准制定与情报共享。
企业应当根据自身特点，制定分阶段实施计划，同时关注技术融合与生态协同，构建适应未来发展需求的安全体系。通过整合多云防护、工业安全基座、AI主动防御三大能力，最终实现业务安全从”成本中心”到”价值引擎”的转型。
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来源：工信部网站、安全牛，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Lum3n，Unsplash
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