一、背景介绍

随着新一代信息技术与制造业深度融合，工业互联网已成为推动制造业数字化、网络化、智能化转型的核心引擎，与此同时，工业领域的网络安全与数据安全风险也随之凸显。多氟多新材料股份有限公司作为新材料行业的领军企业，其生产流程高度依赖工业控制系统与各类数据资源，涵盖生产工艺数据、原材料数据、产品质量数据等核心信息，这些数据与工业生产系统的稳定运行直接关联企业的核心竞争力与生产安全。

在数字化转型进程中，多氟多面临着双重安全挑战：一方面，工业互联网场景下的设备接入、数据传输、系统交互等环节增多，传统安全防护手段难以应对新型工业威胁；另一方面，随着数据价值日益提升，数据采集、存储、使用、共享全生命周期的安全风险持续攀升，亟需构建体系化的数据安全防护能力。为破解上述难题，多氟多新材料股份有限公司携手北京双湃智安科技有限公司，共同打造工业互联网安全与数据安全深度融合的完整解决方案，全面提升企业安全防护水平。

二、目标与原则

（一）核心目标

本次合作的核心目标是构建“工业互联+数据治理”双驱动的安全防护体系，实现三大核心目标：一是全面覆盖工业互联网安全场景，精准识别并阻断各类工业威胁，保障工业控制系统稳定运行；二是建立全生命周期的数据安全防护机制，实现数据安全与业务发展的协同推进；三是通过技术创新与体系化建设，提升企业安全自主可控能力，为数字化转型提供坚实安全保障。

（二）实施原则

1.安全与业务协同原则：解决方案充分贴合多氟多工业生产与业务运营实际需求，避免安全防护与业务发展脱节，确保安全措施不影响生产效率。

2.创新性与实用性结合原则：在借鉴行业先进经验的基础上，引入创新性技术手段，同时注重方案的落地可行性与实操性，保障各项功能有效落地。

3.全面防护与重点突出原则：构建全场景、全流程的安全防护体系，同时聚焦工业互联网核心设备、关键生产环节以及核心数据资源，强化重点领域防护。

4.可扩展性与可持续性原则：方案设计充分考虑企业未来数字化转型的拓展需求，预留接口与升级空间，确保安全体系能够持续适配业务发展变化。

三、案例实施与应用情况详细介绍

（一）方案规划

北京双湃智安基于对多氟多生产场景、业务流程以及安全需求的深度调研，构建了“1+2+N”的整体解决方案架构：“1个核心中枢”即工业安全运营中心，实现安全态势感知、事件研判、应急响应的一体化管控；“2大防护维度”分别为工业互联网安全防护维度与数据安全防护维度，形成双重保障；“N类安全能力”涵盖威胁探测、渗透测试、数据治理、安全审计等多项核心能力，全面覆盖安全防护需求。

在规划阶段，双湃智安组建专业团队与多氟多技术、生产、管理等多部门开展深度对接，梳理出工业互联网侧的12类核心应用场景（包括生产车间工业控制网络、设备远程运维、工业数据采集传输等）与数据侧的8类核心数据资产（包括生产工艺数据、原材料采购数据、产品质检数据等），明确各场景与资产的安全防护优先级，为方案的精准实施奠定基础。

（二）实施过程

本次方案实施分为三个阶段稳步推进：

第一阶段：基础部署与资产梳理（为期1个月）。双湃智安团队协助多氟多完成工业安全运营中心的搭建与部署，实现对工业互联网核心设备、网络链路、系统应用的全面接入；同时，开展全量资产梳理工作，建立工业资产台账与数据资产清单，明确资产属性、关联业务、安全等级等关键信息，为后续防护措施的精准落地提供依据。

第二阶段：核心能力建设（为期2个月）。在工业互联网安全维度，部署工业威胁探测器，实现对工业协议攻击、设备异常行为、恶意代码植入等威胁的实时监测；创新性引入“基于AI的工业互联网自动化渗透测试验证平台”，通过AI技术模拟各类攻击场景，对工业互联网系统的安全漏洞进行自动化探测与验证。在数据安全维度，构建基于数据治理的数据安全防护体系，完成数据分类分级、数据脱敏、访问控制等核心能力的部署，实现对数据全生命周期的安全管控。

第三阶段：联调优化与人员培训（为期1个月）。对方案各组件进行联调测试，优化安全策略与防护规则，确保各系统协同运行；同时，为多氟多相关人员开展安全培训，内容涵盖系统操作、威胁研判、应急处置等，提升企业内部安全运维能力。

（三）创新性亮点

本次方案的核心创新点在于“基于AI的工业互联网自动化渗透测试验证平台”的创新性应用。传统工业互联网渗透测试多依赖人工操作，存在测试效率低、覆盖场景有限、对测试人员专业能力要求极高的问题，且难以适应工业系统动态变化的特点。

双湃智安自主研发的“基于AI的工业互联网自动化渗透测试验证平台”，通过AI算法对工业场景下的典型攻击路径进行学习与建模，能够自动识别工业互联网系统中的脆弱点，模拟多种类型的工业攻击行为（如Modbus、S7等工业协议攻击、PLC设备漏洞利用等），并生成详细的渗透测试报告与修复建议。该平台不仅大幅提升了渗透测试的效率与覆盖面，还能实时适配工业系统的变化，提前发现潜在安全风险，实现“事前预警、主动防护”，填补了传统工业安全防护在主动测试验证环节的空白。

（四）重点与难点问题及解决思路

1.重点问题：工业互联网安全与数据安全的深度融合。工业生产数据的实时传输与共享需求，使得工业互联网安全与数据安全紧密关联，单一维度的防护难以形成有效保障。解决思路：方案构建融合化的安全防护体系，工业安全运营中心实现对工业互联网威胁与数据安全事件的统一监测与研判；通过工业威胁探测器与数据安全防护组件的联动，当发现工业互联网侧存在异常访问时，自动触发数据访问控制策略，阻断非法数据获取行为，实现两大维度防护的协同联动。

2.难点问题：工业场景下安全防护与生产连续性的平衡。工业控制系统对实时性、稳定性要求极高，传统安全防护措施可能会影响生产流程的正常运行。解决思路：采用“轻量化部署+精准防护”的策略，工业威胁探测器、数据安全组件等均采用旁路部署模式，避免对工业生产链路造成干扰；同时，通过AI技术优化安全策略，精准识别正常生产行为与恶意攻击行为，减少误报、漏报，确保安全防护与生产连续性的平衡。

3.难点问题：核心数据资产的精准识别与分级防护。多氟多数据类型繁杂，不同数据的价值与安全风险差异较大，难以实现精准管控。解决思路：引入数据治理理念，通过自动化工具与人工审核相结合的方式，对多氟多全量数据进行梳理，依据数据的敏感程度、业务价值、影响范围等维度进行分类分级；针对不同等级的数据制定差异化的防护策略，核心敏感数据采用加密存储、严格访问控制等高强度防护措施，普通数据采用常规审计监控，实现资源的合理配置与精准防护。

四、应用价值与效益

（一）安全价值：全面提升企业安全防护能力

方案落地后，多氟多工业互联网安全与数据安全防护能力得到显著提升。工业安全运营中心实现了对工业互联网场景的7×24小时全时段安全态势感知，工业威胁探测器对工业协议攻击、设备异常行为等威胁的识别准确率达到98%以上；“基于AI的工业互联网自动化渗透测试验证平台”累计发现并修复工业系统安全漏洞30余个，提前规避了重大安全风险。在数据安全方面，通过数据分类分级与全生命周期防护，实现了对核心数据资产的精准管控，未发生一起数据泄露、篡改等安全事件，有效保障了数据资产安全。

（二）业务价值：赋能企业数字化转型高效推进

安全体系的完善为多氟多数字化转型提供了坚实保障。一方面，工业互联网安全能力的提升，确保了生产车间工业控制网络、设备远程运维等场景的稳定运行，减少了因安全问题导致的生产中断，生产效率提升5%以上；另一方面，数据安全防护体系的构建，消除了企业在数据共享、数据分析应用等环节的安全顾虑，推动了生产数据、管理数据等各类数据的价值挖掘，为生产工艺优化、产品质量提升、供应链协同等提供了数据支撑，助力企业实现精细化管理与智能化升级。

（三）行业价值：树立工业安全与数据安全融合标杆

本案例创新性地实现了工业互联网安全与数据安全的深度融合，尤其是“基于AI的工业互联网自动化渗透测试验证平台”在工业场景的成功应用，为新材料行业及其他制造业企业的安全数字化转型提供了可借鉴的实践经验。案例所形成的“调研-规划-实施-优化”全流程实施方法论，以及安全与业务协同的防护理念，为推动制造业安全体系建设标准化、规范化发展具有重要意义，树立了行业内工业安全与数据安全融合应用的标杆。

（四）经济与社会效益：降本增效与安全保障双赢

经济效益方面，方案的实施减少了因安全事件导致的生产损失、数据泄露赔偿等潜在成本，同时通过提升生产效率、挖掘数据价值带来了直接经济效益，预计每年为企业节省安全运维成本与创造新增价值共计数百万元。社会效益方面，多氟多作为新材料行业的领军企业，其安全稳定运行关系到上下游产业链的安全，方案的实施不仅保障了企业自身的生产安全与数据安全，也为产业链供应链的稳定运行提供了保障，推动了行业安全生态的构建与完善。