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工业数据是指工业企业在开展研发设计、生产制造、经营管理、应用服务等业务时，围绕客户需求、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、销售、交付、售后、运维、报废或回收等工业生产经营环节和过程所产生、采集、传输、存储、使用、共享的数据[1]。随着工业企业数字化进程不断深化，工业数据作为新的生产要素，贯穿于工业全流程，其地位和重要性不言而喻[2]。然而，随着工业企业组织模式、生产模式和服务模式不断向跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通转变[3-4]，工业数据也面临着重大的安全风险，如数据盗取、数据泄露、数据篡改、敏感数据出境等。那么如何确保工业数据这一生产要素的完整性、机密性、可用性，和在此基础之上能够进行安全有效的采集、传输、存储、使用、共享，是工业企业必须要考虑的问题。
由于工业数据产生源头分散、采集环境恶劣、流转途径多样、业务场景复杂、处理环节粗放等特点，导致工业数据在实时性、时序性、稳定性、连续性、结构化等方面存在较大差异。同时，随着工业互联网与生产制造的不断融合，使得工业数据在研发、采购、生产制造、供应、物流、运维、售后、报废等环节之间互通互联，加大了供应链数据流向跟踪、数据出境、风险定位、责任追溯等数据管理的难度[5]。
因此，通过对工业数据安全治理探索，帮助工业企业实现数据全生命周期的安全防护，释放工业数据潜在价值，有着重要的意义。
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作者信息：
马跃强，陈怀源，李 晨
(绿盟科技集团股份有限公司，北京100089)
