智能互联大时代，该如何保护我们的数据安全

（文章来源：OFweek）

为了降低劳动力成本，提高生产效率，传统制造业开始自动化、智能化转型。随着智能工厂的普及，以工业大数据为核心的工业物联网应用也逐渐发展起来。

制造业公司为了实现管理与控制的一体化，搭建起了一个可以将上中下游所有企业友商连接起来的工业控制网络，数据通过工业物联网平台在不同公司之间流动，负责不同部分的企业可以看到当前的工作流程和制造环节，确定自己的工作内容，从而有效提升产能和效率。

举个例子，有个专门制作椅子的工厂，现在只差最后一个椅子就能完成工作任务，但由于少了10米钢材，椅子无法完成。如果是在过去，采购部门就必须要购买新的钢材。可是对制造业来说，原材料肯定都是大批进货，不可能只买一点。就算工厂想这么做，也很难会有钢材提供商正好剩下10米钢材可以卖给工厂。又或者有提供商正好剩下10米钢材想卖出去，但双方不知道对方的需求，结果两家公司就错过了一场双赢的交易。最后，工厂只能重新大量进货，提供商只能扔掉钢材，这就造成了材料的浪费。

但是搭建工业物联网以后，当工厂发出缺少10米钢材的信息后，加入了该网络的多家钢材提供商就会实时收到消息，并重新确定自己的材料提供量。如果正好有提供商有10米、或是12米的钢材，就可以马上回馈给工厂，既能降低工厂的成本，还能给提供商增加收入。我们可以看出工业大数据的几个特点。首先，工业大数据非常注重准确性和时效性，一旦出现较大的偏差，就会影响到制作过程。其次，就是数据背后的物理逻辑和特征。

只从表面来看，工业大数据似乎和其他大数据没有什么差别。但其实在数据和流程方面，工业大数据都具有非常强的专业性。一般的大数据是要求数据量尽可能多、尽可能大，但工业大数据不仅要求多和大，还要求样本要尽可能全面，同时还需要分析数据之间的物理逻辑关系。这就导致一个问题，如果负责工业物联网的网络安全专家没有专业的工业背景，那对这些数据几乎可以说是无从下手。

工业物联网一侧是连接上中下游所有企业的重要工业大数据，另一侧是工业控制设备，可以说是真正地连通了网络和现实。但需要注意的是，负责控制工业物联网的工业主机，一般生命周期都比较长，操作系统也比较老旧，容易产生大量漏洞。同时由于工业生产连续性的特点，工业主机很难定期升级补丁，因此很容易成为不法分子的攻击目标。

除了可能会出现数据文件失窃和篡改的问题，甚至还会直接影响到工业运行安全。比如本来当人碰到机械臂时，机械臂应该停下，但由于遭到入侵，机械臂没有停下，这就可能导致工人受伤。伴随着大数据在各个领域的大规模应用，相应的数据防泄漏技术与保护机制也需要快速搭建起来。

对提供大数据服务的企业来说，须知只有那些能坚守道德底线，不用技术作恶的企业才能得到消费者的长久支持。这方面Facebook就是最好的反面教材，数据泄露丑闻已成为其永远无法磨灭的污点。同时，我们也呼吁有关部门能出台更多法律法规，来保护用户隐私与企业财产不受到侵害。

最后，引用一下马克·扎克伯格去年接受媒体采访时说的话，来警示那些喜欢拿用户数据来做不法用途的企业：“我们有责任保护你们的数据，如果我们不能，就不配为你们服务。”