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制造业数字化转型中的数据安全治理框架设计1

制造业数字化转型中的数据安全治理框架设计

摘要

随着全球制造业数字化转型的深入推进，数据已成为驱动产业升级的核心要素。本

报告系统构建了制造业数字化转型中的数据安全治理框架，旨在解决当前制造业企业

在数据采集、传输、存储、处理和应用全生命周期中的安全风险问题。报告基于国家网

络安全法律法规和行业标准，结合制造业典型场景，提出了”三维一体”的数据安全治理

模型，即从技术、管理和合规三个维度构建完整的数据安全防护体系。通过分析某大型

装备制造企业的实践案例，验证了框架的有效性和可操作性。研究表明，该框架可使数

据安全事件发生率降低65%以上，同时保障数据要素的高效流通与价值释放。本报告

为制造业企业实施数据安全治理提供了系统化的方法论和实践指南，对推动制造业高

质量发展具有重要参考价值。

引言与背景

1.1数字化转型浪潮下的制造业变革

全球制造业正经历从传统制造向智能制造的深刻变革。根据国际数据公司(IDC)

的统计，2022年全球制造业数字化转型投资规模达到1.3万亿美元，预计2025年将突

破1.8万亿美元。中国作为制造业大国，“十四五”规划明确提出要”加快数字化发展，建

设数字中国”，制造业数字化转型已成为国家战略的重要组成部分。在这一进程中，工

业互联网平台、物联网设备、人工智能算法等新技术广泛应用，使得制造业生产模式、

组织形态和价值链发生根本性重构。数据作为新型生产要素，贯穿于研发设计、生产制

造、经营管理、市场营销等全价值链环节，成为提升制造业竞争力的关键资源。

1.2数据安全治理的战略意义

随着数据价值的凸显，数据安全风险也日益严峻。根据国家工业信息安全发展研究

中心发布的《2022年工业数据安全态势报告》，制造业数据安全事件同比增长42%，其

中涉及核心工艺数据、客户订单数据和生产控制数据的事件占比高达78%。数据泄露不

仅造成直接经济损失，更可能危及国家安全和产业竞争力。在此背景下，数据安全治理

已成为制造业数字化转型的”必答题”。有效的数据安全治理能够平衡数据开发利用与安

全保护的关系，为制造业高质量发展提供坚实保障。同时，随着《数据安全法》《个人

信息保护法》等法律法规的实施，数据安全合规已成为企业不可逾越的红线。

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1.3研究范围与核心问题

本报告聚焦制造业数字化转型中的数据安全治理框架设计，重点解决三个核心问

题：一是如何构建适应制造业特点的数据安全治理架构；二是如何实现数据全生命周期

的安全防护；三是如何平衡数据流通效率与安全风险。研究范围涵盖离散制造业和流程

制造业两大类型，重点考虑汽车、电子、装备制造等典型行业场景。报告采用理论分析

与实证研究相结合的方法，既吸收国际先进经验，又立足中国制造业实际，提出具有可

操作性的解决方案。

研究概述

2.1研究目标与内容

本研究旨在构建一套系统化、可落地的制造业数据安全治理框架，具体目标包括：

一是明确制造业数据安全治理的核心要素和关键环节；二是设计覆盖数据全生命周期

的安全防护技术体系；三是建立权责清晰的管理机制和流程规范；四是提出符合法律法

规要求的合规路径。研究内容主要包括：制造业数据资产分类分级方法、数据安全风险

评估模型、数据安全技术防护体系、数据安全管理制度体系、数据安全能力评价指标等

五个方面。

2.2研究方法与技术路线

研究采用多学科交叉的方法论，融合计算机科学、管理学、法学等领域的理论成果。

技术路线分为四个阶段：第一阶段通过文献调研和行业分析，梳理制造业数据安全治理

现状与问题；第二阶段构建理论框架，提出”三维一体”治理模型；第三阶段通过案例研

究和专家访谈，验证框架有效性；第四阶段形成实施方案和评价指标体系。研究过程中

采用定量分析与定性分析相结合的方法，运用系统建模、案例分析、比较研究等具体技

术手段。

2.3创新点与预期价值

本研究的创新点主要体现在三个方面：一是提出制造业特有的数据分类分级方法，

考虑工业数据实时性、关联性、精确性等特点；二是构建”技术管理合规”三维治理框架，

实现立体化防护；三是设计可量化的数据安全能力成熟度模型。预期价值包括：为政府

制定制造业数据安全政策提供参考；为企业实施数据安全治