工业大数据安全风险与技术应对

工业设备上云，指将设备通过数字化、网络化改造升级，接入各类工业云平台，并基于平台进行数据实时采集、汇聚与分析，实现设备状态监测、预测预警、性能优化和能力交易。这个过程对优化资源配置、提升能效和安全水平，北京工业设备安全监控系统、促进服务模式和商业模式创新，加速构建新工业生态体系有重要意义，但当中也面临着数据采集难、安全风险高、工业机理模型缺失、工业App匮乏等问题，北京工业设备安全监控系统。在山东海特数控机床有限公司，为了使故障预警能变得快捷简便，需要采集机器每个转动点上的油量、温度、水平角度等数据变化，才能为系统生成一个正常运转的合理区间值，北京工业设备安全监控系统，这样一个采集过程，可能需要持续一年多。 智能工业设备监控系统，安弘智能设备欢迎您来电咨询！北京工业设备安全监控系统

设备云远程监控及智能化系统特点介绍

1 设备接入，设备可以在不同的可联网的地点方便的接入平台。 2 设备配置，设定状态值的正常范围，超出范围时即为异常状态、设置异常状态的告警级别、告警时限和告警方式（短信、邮件、系统内告警）。 3 WIFI、以太网、3G及GPRS等多种通讯方式可选，适用设备各种使用场合。 4 设备告警，系统检测到设备有异常状态，获取状态的告警级别、告警时限和告警方式发起告警通知。 5 设备的状态查询和控制，包括对设备的实时和一段时间内的历史状态查询、向设备发送控制命令并返回结果。 6 设备的程序更新，用户可以远程对设备进行编程和调试。 7 设备访问权限的控制，可以设定权限以限制用户对设备的访问。 8 用户登录的安全认证。 9 设备的安全认证。 10 可以监控墙、PC、各类移动终端设备形式提供平台访问 11 多维度报表查询分析、各类图表展示、大数据分析为决策提供参考 北京工业设备安全监控系统智能工业设备，安弘智能设备欢迎您来电咨询！

煤矿安全监控系统智能化建设远景展望

煤矿监控系统升级改造的背景煤矿安全监控系统在经过10多年的推广应用后，在技术标准、安装、使用和维护管理等方面存在的不足逐渐暴露出来，一是系统稳定性不高。由于井下作业环境差，粉尘多，井下作业环境空间较小，强电场和电磁场对传感器的影响，传感器防尘、防潮、防温度变化和抗电磁干扰能力等能力不足，系统运行不稳定、瞬间冒大数、误报警等现象时有发生。二是系统可靠性低。备用电源供电时间短、巡检周期长、异地断电时间长，大多数传感器只能检测到一种气体参数或设备运行参数，数据的采集过于单一，对传感器的运行状态难以诊断。三是系统兼容性差。专网运行，系统间相互不兼容，预警弱，系统利用不充分，大量数据未充分利用，系统间联动不足，升级换代动力不足。四是管理维护不便。存在传感器标校周期短，系统没有自检功能、篡改数据难防范等问题。

数据安全管理技术

安全态势感知与监测预警技术。安全态势感知技术对平台系统和数据流转过程的安全势态进行探测、分析和可视化，从时间和空间维度态势，通过对安全威胁情报和各类安全态势信息进行大数据分析，帮助管理人员实时掌握数据安全现状，实现对整个大数据系统的精细化运维和管理。监测预警技术为数据源、大数据平台和大数据流转提供、全视域的威胁甄别与预警能力，通过主动行为发出安全防护信息，如威胁监测识别、危险入侵预警、威胁信号推送等。

安全元数据管理和数据监管技术。安全元数据管理技术为数据资产圈定安全属性，包括增加数据标签、安全级别等，实现数据资产的结缘分析与来源追溯等，保障数据的安全性。数据监管技术主要解决数据被合法使用、正确流转和共享交换中的问题，包括数据权属、使用行为、数据流向、风险系数等，实现对数据资源全生命周期的可管、可控。

安全策略管理模块。根据监测预警反馈的威胁信息，形成全局动态协同安全防护。而根据数据安全防护动态变化形成的数据安全防护策略将传递给安全组件管理模块，再由该模块将策略转换为实时配置，达成协同防护联动。 智能工业设备远程控制，安弘智能欢迎您来电咨询！

“无人值守”污水处理厂智能化远程管理平台

一座城市污水处理厂稳定运行以后，作为日常的管理，巡视检查是重要的现场管理环节.污水厂的巡视检查从检查的目标可以分为两种类型，一种是工艺巡视，主要对预处理段，生化处理段，深度处理段的各种反应和微生物状态进行巡视；一种是设备巡视，主要对各个阶段的主要设备的运行工况、润滑工况、机械工况、电力和电控系统、自控系统进行日常巡检。

污水处理由于本身工艺的特殊性，且污水处理的构筑物占地面积大，处理流程长，设备众多易出问题，进水情况时有变化等，这给日常巡检的工程师们带来极大的工作量. 如何提高污水处理站运营管理水平,节约设备运行能耗,降低人力经营成本,成为水务公司亟需解决的问题。

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工业大数据安全相关技术以上风险，终仍要依靠技术能力的提升加以解决，并在依靠技术力量降低风险的同时，消解安全成本快速上升带来的压力。

工业大数据作为链接工业生产设备和网络空间虚拟资产的纽带，其安全技术与数据链环节紧密相连。数据采集技术

数据采集技术主要包括数据智能分级分类标注技术、数据源可信验证技术与内容安全检测技术等。

数据智能分级分类标注技术。对数据进行分类分级的目的，就是要按照数据的不同类别和敏感级别实施不同的安全防护策略，使用不同的安全防护手段。分级的依据是数据属性的高低和泄露后的影响程度；分类的依据一般是实际业务场景。两者共同构成安全策略选择的前提。据此，数据智能分级分类标注技术主要就结构化、非结构化、半结构化数据，从内容属性、安全属性、签名属性等角度给予标注。标记方法包含元数据标注技术、数据内容标注技术、数据属性标注技术等。通过标注为后续的数据分级分类存储、数据检索、数据保护、数据追溯和数据分析奠定基础和初依据。

数据源可信验证技术。该技术主要是从源头上解决数据采集的有效性问题，确保数据源的安全可信可靠，剔除假冒对象与假冒数据。主要技术手段包括可信认证技术与生物认证技术等。

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