保护大数据安全成为制造业转型升级“必答题”

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工业大数据是实现智能制造的驱动力

国务院发展研究中心产业经济研究部研究室主任、研究员魏际刚对本报记者表示，大数据是工业企业发展的核心要素之一，企业通过工业大数据来提高资源配置效率，促进供需匹配与创新，减少浪费、降低成本、增加透明度、提高产品质量，提供更多个性化产品与服务，提高企业生产率和竞争力。大数据是智能制造与工业互联网的基础，“无数据不智能”“无数据难互联”。数据重塑制造方式，驱动着传统制造业向智能制造和工业互联网迭代升级。

中国电子信息产业发展研究院规划所研究总监黄玉洁对本报记者表示，工业大数据是实现智能制造的重要驱动力。从企业角度看，工业大数据能为优化企业生产与管理流程以及创新产品、服务、商业模式提供有效支撑，大幅提升企业整体生产效率和产品品质，提高精准制造、高端制造和敏捷制造能力。从行业角度看，工业大数据能促进整个行业生态圈快速聚合，使产业链上下游企业进行更有效的协同。

“智能制造和工业互联网的核心都是利用数据和模型，优化制造资源的配置效率，基于业务驱动的工业大数据成为制造业实现从要素驱动向创新驱动转型的关键要素和重要手段。没有数据，智能制造、工业互联网就是无源之水、无本之木。”黄玉洁说。

做好工业大数据安全保障和开发利用

魏际刚认为，随着大数据价值凸显，大数据的可靠性、安全性问题变得重要。不可靠、不安全的大数据，其后果波及的影响范围之大之广，值得重视。大数据价值在于使用与重复使用，推动工业大数据发展，要加快数据获取、加强数据安全保护、深度挖掘数据价值。

“为推进工业大数据健康发展，要为产业发展营造良好的环境，做好数据安全保障和数据开发利用工作，加快工业大数据平台建设，着重破解企业‘数据孤岛’问题。”黄玉洁说。

虽然我国重视工业大数据保护，近年来不断出台政策，但工业领域大数据保护状况仍不乐观。数据显示，我国34%的联网工业设备存在高危漏洞，这些设备的厂商、型号、参数等信息长期遭受恶意嗅探，仅2019年上半年嗅探事件就高达5151万起。

黄玉洁建议，为确保工业大数据安全，既要鼓励和引导企业及科研院所加大访问控制、加密传输、数据脱敏等安全技术攻关，强化技术保障，还要加快构建工业数据安全管理体系。在确保数据安全的前提下，要挖掘工业大数据价值，引导工业企业加强与数据服务企业的联合攻关和协同创新，促进业务需求与数据算法的有机结合，将业务需求转化为大数据支撑的数学分析。

“2020年以来，5G全面开启，为工业大数据的传输交互提供了良好条件，但与互联网大数据相比，工业大数据全面采集仍有较长的路要走，工业大数据的汇聚、共享、深度应用和数据治理仍存在障碍，亟待加强体制机制创新和政策保障。”黄玉洁说。

魏际刚建议，为确保大数据安全，政府需要从理念、监管、技术、行业、企业等多维入手，综合施策。从理念层面，要树立大安全观，把大数据安全纳入国家总体安全战略。从中央到地方要构建起强有力的监管体系，完善大数据法律法规与政策体系。从技术层面，设计建构更加完善的大数据安全保护体系。还要加强行业自律，明确数据应用规范与数据安全边界等。“大数据开发利用会成为未来竞争的战略焦点之一。中国要制定好大数据战略，健全完善与大数据相关的法律与政策体系。”