报告概述
本报告面向人工智能与工业互联网深度融合的新型工业化场景，系统分析了融合应用带来的安全风险与挑战，提出了以一体化运营为底座、构建“通算智数工”五维一体安全防御体系的总体架构。报告覆盖网络通信、算力底座、智能应用、数据防护和工控系统五大安全维度，并结合水运、航运、工控等重点行业实践案例，提炼可落地、可复制的安全建设路径，旨在为政府、企业及科研机构提供实践参考，助力夯实新型工业化安全根基。
报告的核心结论
AI与工业互联网融合打破传统安全边界，需要构建体系化防护。
传统工业安全依赖边界隔离和固定规则，但AI的引入带来模型驱动决策、跨域数据流通等新特性，攻击路径从单点渗透演变为跨域联动，安全风险向模型、数据和智能体延伸，静态防护模式已失效，必须建立全域覆盖、动态协同的安全体系。
“通算智数工”五维一体安全防御体系是应对融合安全挑战的有效路径。
该体系以安全原生、跨层协同、智能闭环为设计理念，将通信网络、算力底座、智能应用、数据流通和工业生产五大维度的安全能力统一纳入一体化运营底座，实现风险实时感知、协同分析与联动处置，已在多个行业实践中验证了有效性。
工业大模型和智能体成为新的高风险载体，需加强全链路安全治理。
工业大模型存在语料污染、提示词注入、模型越狱等风险，智能体在调用PLC、SCADA等系统时可能因权限失控导致“动作级事故”。报告强调从模型算法、训练语料、生成内容到工具调用、记忆毒化等环节建立全链条安全管控，确保工业AI可用、可控、可信。
工业数据可信流通是实现数据价值的前提，需采用“原始数据不出域”机制。
跨企业、跨平台数据流通面临泄露、滥用等风险，报告提出以数据分类分级为基础，结合风险监测、脱敏处理和“委托计算+数据仿真”技术，在保证数据可用性的同时实现“原始数据不出域”，为构建工业数据要素可信流通范式提供了可行方案。
报告回答的关键问题
人工智能赋能新型工业化面临哪些主要安全挑战？
报告指出，面临网络通信风险（如5G切片攻击、远程运维渗透）、算力底座风险（调度劫持、边缘节点物理攻击）、智能应用风险（模型幻觉、提示词注入、智能体越权）、工业数据风险（泄露、分类分级难）以及工业生产场景风险（协议缺乏认证、勒索病毒横向移动），这些风险交织叠加，传统静态防护难以应对。
如何构建适应AI与工业互联网融合场景的安全体系？
报告构建了“3+1+5”安全体系框架：实现“全域治理体系可管、动态闭环风险可控、持续验证安全可信”三个总体目标；以AI为基础的一体化安全运营底座为核心；打造“通算智数工”五维安全能力，分别对应通信网络、算力底座、智能应用、数据防护和工控系统安全，形成纵深防御闭环。
工业大模型和智能体存在哪些安全风险？
工业大模型面临算法鲁棒性不足、训练语料污染、生成内容幻觉、提示词注入、越狱攻击等风险；工业智能体在访问PLC、SCADA等系统时可能发生工具滥用、MCP协议安全漏洞、级联异常、记忆毒化、代理失控以及具身智能场景的物理伤害风险。报告强调需将模型安全与智能体安全纳入统一治理闭环。
工业数据如何实现安全可信流通？
报告提出以数据分类分级为基础，通过风险监测、脱敏处理、安全管理平台以及“委托计算+数据仿真”技术，确保原始数据不出域。需求方基于仿真数据集进行计算，隔离计算环境保证过程不可见、不可篡改，同时结合全流量监测和访问控制，实现流通风险的实时预警与阻断。
报告中的代表性数据
水运大模型安全检测通过率
上线前检测至整改复测，在西部陆海新通道智慧水运大模型项目中，使用AI安全合规检测工具箱进行评测，首轮通过率87%，经过安全对齐微调后复测通过率提升至98%，说明模型对违规内容和诱导攻击的防御能力显著增强。
工业终端防勒索系统运行成效
系统上线一年内，在某大型装备制造企业部署的AI+工业互联网防勒索系统中，内部勒索演练中成功识别并阻断多次横向移动攻击，且能在15分钟内恢复全部加密文件，验证了事前预防、事中阻断、事后恢复的全链条防御能力。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 详细阐述“通算智数工”五大安全能力的技术方案，包括高可靠安全通信网络、云边协同安全算力枢纽、工业大模型内生与智能体应用安全、数据要素可信流通、复杂工业场景深度防护。
- 6个融合应用安全实践案例：5G+AI新型工业化融合安全体系（江苏移动区域共享模式）、数字化车间工控安全防护、智慧水运大模型安全评测、港航数智化平台全流程防护、铁路运输业AI赋能全流量威胁感知、AI+工业互联网防勒索安全。
- 一体化安全运营底座的设计与实现，涵盖组织、规范、技术、工具、服务五类支撑，以及工业安全智能体矩阵、AI双飞轮、四级联动等创新机制。
- 工业智能体安全六大能力详解：工具滥用防范、MCP安全管控、级联异常熔断、毒化记忆清洗、代理失控管控、具身智能防护。
- 数据可信流通的“委托计算+数据仿真”技术机制，实现原始数据不出域。
- 工业协议防护、工控系统加固、工业主机安全、工控设备监测、操作行为审计、特种场景防护等深度防护技术。
- 安全运营的“通算智数工”跨层协同能力，以及威胁情报共享、AI关联分析、自动化编排等关键技术。
- 工业智能融合安全生态共建倡议及未来展望，包括安全生态合作、人才培养、应急机制等。
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