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面向工业生产安全的物联网数据融合与实时控制风险评估策略1

面向工业生产安全的物联网数据融合与实时控制风险评估策

略

摘要

本报告系统研究了面向工业生产安全的物联网数据融合与实时控制风险评估策略。

随着工业4.0时代的到来，物联网技术在工业生产中的应用日益广泛，但同时也带来了

新的安全挑战。报告首先分析了工业物联网的发展现状和安全风险特征，然后构建了基

于多源数据融合的实时风险评估理论框架，提出了包括数据采集、融合处理、风险识别

和实时控制在内的完整技术路线。研究采用定量与定性相结合的方法，结合实际工业场

景进行了案例分析，验证了所提策略的有效性。报告还详细设计了实施方案，包括系统

架构、功能模块和部署策略，并进行了经济效益评估。最后，针对可能的技术、管理和

运营风险提出了应对措施，并建立了完善的保障机制。本报告的研究成果可为工业企业

建立物联网安全防护体系提供理论指导和实践参考，对提升我国工业安全生产水平具

有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

工业生产安全是国家经济稳定运行和社会和谐发展的重要保障。近年来，随着物联

网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，工业生产正在经历深刻变革。据

中国工业互联网研究院发布的《中国工业互联网发展白皮书(2023)》显示，我国工业物

联网设备连接数已突破3亿台，预计2025年将达到5亿台规模。这种大规模的设备互

联在提高生产效率的同时，也带来了前所未有的安全挑战。传统的工业安全防护体系主

要针对物理安全和网络安全，而物联网环境下的数据融合与实时控制风险具有更强的

隐蔽性、突发性和破坏性，亟需建立新的风险评估策略。

从国际视角看，德国工业4.0战略、美国工业互联网联盟(IIC)框架均将工业安全

作为核心要素。我国《“十四五”智能制造发展规划》明确提出要”强化工业控制系统安全

防护能力”。在此背景下，研究面向工业生产安全的物联网数据融合与实时控制风险评

估策略，既是响应国家战略需求的必然选择，也是解决工业实际问题的迫切需要。本研

究的意义在于：理论上，可丰富工业安全风险评估的理论体系；实践上，可为工业企业

提供可操作的安全防护方案；政策上，可为相关标准的制定提供参考依据。

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1.2国内外研究现状

国外在工业物联网安全研究方面起步较早，形成了较为完善的理论体系和技术方

案。美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的《工业控制系统安全指南》(NISTSP

80082)提出了基于风险的安全防护框架。德国弗劳恩霍夫协会开发了针对工业4.0的

安全评估工具，可对物联网设备进行全方位安全检测。学术界方面，MIT的学者提出

了基于区块链的工业物联网数据可信融合方法，有效解决了数据篡改风险。然而，国外

研究多侧重于技术层面，对实际工业场景的适应性考虑不足。

国内研究近年来发展迅速。清华大学团队提出了面向智能工厂的多源异构数据融

合方法，在汽车制造领域得到应用。中科院自动化研究所开发了工业控制系统实时风险

评估平台，已在多个石化企业部署。但总体来看，国内研究存在以下不足：一是数据融

合算法的实时性有待提高；二是风险评估模型缺乏动态更新机制；三是与工业控制系统

的深度集成不够。本研究将针对这些不足，提出系统化的解决方案。

1.3研究内容与框架

本报告的主要研究内容包括：工业物联网数据融合与实时控制风险的特征分析；多

源异构数据融合算法设计与优化；动态风险评估模型构建；实时控制策略生成与执行

机制；系统集成与验证方案。研究框架分为五个层次：数据层负责多源数据采集与预处

理；融合层实现异构数据的统一表示与关联分析；评估层进行风险识别与量化分析；控

制层生成实时防护策略；应用层提供可视化界面与决策支持。

报告采用理论分析与实证研究相结合的方法，首先构建理论模型，然后通过工业场

景验证其有效性。技术路线上，采用边缘计算与云计算协同架构，兼顾实时性与计算能

力。创新点主要体现在：提出基于深度学习的动态数据融合方法，解决了传统算法适应

性差的问题；设计多维度风险评估指标体系，实现了风险的全面量化；建立反馈式实时

控制机制，提高了防护的精准性和时效性。

政策与行业环境分析

2.1国家政策