工业互联网是工业系统和互联网体系与新一代科学技术融合发展的产物，它通过机器、人、物、料的全面互联对工业数据进行快速计算处理和模型构建。本文从架构安全、身份安全、数据安全及运营安全等方面全方位分析了工业互联网标识解析体系安全风险，并提出了采用安全接入、访问控制等关键技术确保工业互联网标识解析体系网络、信息与数据安全。本研究结合5G、人工智能、云计算、大数据等技术可推动传统产业快速转型升级和工业智能化发展。

现代智能制造汽车企业致力于充分利用5G、人工智能、大数据、云计算、物联网、移动互联网等现代通信信息技术，以实现5G+AGV、5G+痛点质检反馈生产的优化提升和5G+柔性生产等的优化改造，从而打造状态全面感知提升、信息高效灵活处理、应用便捷优化的工业制造智能化平台，并逐步实现企业由自动化生产向智能化生产的转型。本文分析了基于5G+AI的汽车智能制造工业园区面临的网络安全风险，提出了端到端网络安全保障方案，并通过网络安全、系统及平台安全、业务及数据安全、管理与运维安全等全方面构建了汽车5G+AI智能汽车制造的信息安全防护体系。

边缘计算技术的引入，为工业现场设备提供了低延迟、高效的计算服务，解决了云计算数据传输距离远、时延高的问题。然而，工业边缘计算环境相较于传统的互联网面临更多的威胁和攻击。身份认证是边缘计算安全体系的第一道防线，确保工业边缘计算节点的可信接入是其在工业现场大规模应用的关键。针对工业边缘计算应用场景，本文提出了一种基于联盟链的工业边缘计算节点身份认证机制，该机制将身份信息摘要作为交易写入联盟链账本，将交易与分布式存储系统关联，同时引入边缘节点信誉值评估机制，选举信誉值高的节点作为共识节点。测试结果表明，本文提出的方法能够以相对较低的代价为边缘计算节点提供高效安全、分布式的身份认证服务，提高了联盟链共识的可靠性。

随着数字技术的泛在化和网络攻击的与日俱增，加之AI和量子计算等颠覆性技术开始应用，常规网络安全防护理念及技术已不能满足新形势下关键基础设施工控网络安全的需求。本文描述了九位一体安全深度防护、设计安全、默认安全等新兴安全理念的概念、模型结构、特性及应用，并简要分析了边缘计算、AI、量子计算、分布式账簿、去中心化网络安全管理等新兴技术方面的发展态势。

电信云作为资源池，可分配不同的资源给用户使用。目前，提供防止外部攻击的技术措施保护资源和数据的安全，提供合适的数据保护策略防止用户数据泄露，这些都是电信云平台需要解决的网络信息安全挑战。本文分析了电信云虚拟基础设施业务面及管理面信息网络的安全风险，并从虚拟化网络、虚拟化存储、虚拟化计算、Guest OS、Host OS等维度全方位提出了电信云基础设施系统化信息安全的解决方案，从而为构建动态、主动、全网协同与智能运维的电信云平台纵深安全防护体系提供了技术支撑。

工控网络仿真靶场对开展面向工业控制系统的安全测试、攻防演练和教学培训具有重要作用。当前智能制造正在迅猛发展，规模越来越大，随之而来的安全问题成为一大隐患。因此，利用靶场来提高智能制造网络的安全性就显得尤为重要，本文提出了基于虚拟化技术的智能制造网络安全靶场设计方案，适于开展工控网络安全测试和教学培训。

液化天然气的正常供应关乎国家能源安全，对连续运行多年的工控系统进行有效的信息安全防护，从而面对愈演愈烈的工业信息安全威胁是LNG接收站的巨大挑战。青岛LNG通过持续评估、分步实施的方式，在有效提高信息安全防护能力的同时也满足了等保2.0的要求。

大型生产设施的安全与能效监控，迫切需要低功耗、高精度的泛在感知，高实时、高可靠的无线传输以及动态灵活的生产管控。为此，本文首先提出一种扁平架构的无线化工业控制系统。然后,围绕感知、传输和控制等核心功能需求，系统阐述了高实时高可靠的工业无线网络设计及其时−空−频三元联合调控方法，感知终端的变周期精益采样和高能效精准时间同步方法，以及管控平台的语义化互操作和赋时工作流模型等核心关键技术。最后，研发了面向石油高效采收和电网全域安全监测的无线化工业控制系统，介绍了应用效果和成效。

为提高选煤厂安全监控的智能化水平，降低人力值守消耗，笔者利用深度神经网络算法构建了面向选煤厂安全管理的智能视频AI分析系统。该系统利用视频图像分析、人脸识别、大数据与边缘计算等关键技术建立人、机、环的视频安全预警机制，实现对选煤厂现场作业人员的不安全行为、设备的不安全状态和环境危险因素的实时监测预警。实践表明：该系统通过对人、机、环信息的获取、处理和反馈，能够实现及时预警，消除安全隐患，提高作业过程的安全系数。

边缘学习旨在实现云-边-端协同的机器学习模型训练和预测，天然具有一定隐私保护能力。但是，边缘学习过程面临新的安全与隐私泄露风险。为此，本文从边缘学习的概念出发，重点围绕边缘学习安全与隐私泄露风险及其隐私计算架构、关键技术、未来方向展开论述。