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工業互聯網是工業系統和互聯網體系與新一代科學技術融合發展的產物，它通過機器、人、物、料的全面互聯對工業數據進行快速計算處理和模型構建。本文從架構安全、身份安全、數據安全及運營安全等方面全方位分析了工業互聯網標識解析體系安全風險，并提出了采用安全接入、訪問控制等關鍵技術確保工業互聯網標識解析體系網絡、信息與數據安全。本研究結合5G、人工智能、云計算、大數據等技術可推動傳統產業快速轉型升級和工業智能化發展。

現代智能制造汽車企業致力于充分利用5G、人工智能、大數據、云計算、物聯網、移動互聯網等現代通信信息技術，以實現5G+AGV、5G+痛點質檢反饋生產的優化提升和5G+柔性生產等的優化改造，從而打造狀態全面感知提升、信息高效靈活處理、應用便捷優化的工業制造智能化平臺，并逐步實現企業由自動化生產向智能化生產的轉型。本文分析了基于5G+AI的汽車智能制造工業園區面臨的網絡安全風險，提出了端到端網絡安全保障方案，并通過網絡安全、系統及平臺安全、業務及數據安全、管理與運維安全等全方面構建了汽車5G+AI智能汽車制造的信息安全防護體系。

邊緣計算技術的引入，為工業現場設備提供了低延遲、高效的計算服務，解決了云計算數據傳輸距離遠、時延高的問題。然而，工業邊緣計算環境相較于傳統的互聯網面臨更多的威脅和攻擊。身份認證是邊緣計算安全體系的第一道防線，確保工業邊緣計算節點的可信接入是其在工業現場大規模應用的關鍵。針對工業邊緣計算應用場景，本文提出了一種基于聯盟鏈的工業邊緣計算節點身份認證機制，該機制將身份信息摘要作為交易寫入聯盟鏈賬本，將交易與分布式存儲系統關聯，同時引入邊緣節點信譽值評估機制，選舉信譽值高的節點作為共識節點。測試結果表明，本文提出的方法能夠以相對較低的代價為邊緣計算節點提供高效安全、分布式的身份認證服務，提高了聯盟鏈共識的可靠性。

隨著數字技術的泛在化和網絡攻擊的與日俱增，加之AI和量子計算等顛覆性技術開始應用，常規網絡安全防護理念及技術已不能滿足新形勢下關鍵基礎設施工控網絡安全的需求。本文描述了九位一體安全深度防護、設計安全、默認安全等新興安全理念的概念、模型結構、特性及應用，并簡要分析了邊緣計算、AI、量子計算、分布式賬簿、去中心化網絡安全管理等新興技術方面的發展態勢。

電信云作為資源池，可分配不同的資源給用戶使用。目前，提供防止外部攻擊的技術措施保護資源和數據的安全，提供合適的數據保護策略防止用戶數據泄露，這些都是電信云平臺需要解決的網絡信息安全挑戰。本文分析了電信云虛擬基礎設施業務面及管理面信息網絡的安全風險，并從虛擬化網絡、虛擬化存儲、虛擬化計算、Guest OS、Host OS等維度全方位提出了電信云基礎設施系統化信息安全的解決方案，從而為構建動態、主動、全網協同與智能運維的電信云平臺縱深安全防護體系提供了技術支撐。

工控網絡仿真靶場對開展面向工業控制系統的安全測試、攻防演練和教學培訓具有重要作用。當前智能制造正在迅猛發展，規模越來越大，隨之而來的安全問題成為一大隱患。因此，利用靶場來提高智能制造網絡的安全性就顯得尤為重要，本文提出了基于虛擬化技術的智能制造網絡安全靶場設計方案，適于開展工控網絡安全測試和教學培訓。

液化天然氣的正常供應關乎國家能源安全，對連續運行多年的工控系統進行有效的信息安全防護，從而面對愈演愈烈的工業信息安全威脅是LNG接收站的巨大挑戰。青島LNG通過持續評估、分步實施的方式，在有效提高信息安全防護能力的同時也滿足了等保2.0的要求。

大型生產設施的安全與能效監控，迫切需要低功耗、高精度的泛在感知，高實時、高可靠的無線傳輸以及動態靈活的生產管控。為此，本文首先提出一種扁平架構的無線化工業控制系統。然后,圍繞感知、傳輸和控制等核心功能需求，系統闡述了高實時高可靠的工業無線網絡設計及其時?空?頻三元聯合調控方法，感知終端的變周期精益采樣和高能效精準時間同步方法，以及管控平臺的語義化互操作和賦時工作流模型等核心關鍵技術。最后，研發了面向石油高效采收和電網全域安全監測的無線化工業控制系統，介紹了應用效果和成效。

為提高選煤廠安全監控的智能化水平，降低人力值守消耗，筆者利用深度神經網絡算法構建了面向選煤廠安全管理的智能視頻AI分析系統。該系統利用視頻圖像分析、人臉識別、大數據與邊緣計算等關鍵技術建立人、機、環的視頻安全預警機制，實現對選煤廠現場作業人員的不安全行為、設備的不安全狀態和環境危險因素的實時監測預警。實踐表明：該系統通過對人、機、環信息的獲取、處理和反饋，能夠實現及時預警，消除安全隱患，提高作業過程的安全系數。

邊緣學習旨在實現云-邊-端協同的機器學習模型訓練和預測，天然具有一定隱私保護能力。但是，邊緣學習過程面臨新的安全與隱私泄露風險。為此，本文從邊緣學習的概念出發，重點圍繞邊緣學習安全與隱私泄露風險及其隱私計算架構、關鍵技術、未來方向展開論述。