智能制造的浪潮正将工业生产推向“数据驱动” 的新阶段，生产线的传感器、数控机床、ERP 系统日夜产生海量数据，这些包含工艺参数、设备状态、供应链计划的数据，既是提升效率的核心资产，也成为黑客觊觎的目标。与传统工业相比，智能制造中数据的 “泛在连接” 与 “深度融合”，让安全防护面临设备异构化、边界模糊化、攻击链延长等新挑战，如何筑牢工业数据安全防线，成为制造企业数字化转型的必答题。
智能制造的 “万物互联” 放大了数据暴露面。传统工业控制系统（ICS）多为封闭网络，而智能制造通过工业物联网（IIoT）将设备、车间、云端连为一体 —— 某汽车工厂的焊接机器人通过 5G 传输实时数据至云端质量系统，某电子代工厂的 SMT 设备与供应商 ERP 系统直连。这种连接虽提升了协同效率，却让安全边界消失：边缘设备算力有限难以加载复杂防护，老旧 PLC（可编程逻辑控制器）的固件漏洞可能成为突破口。2023 年，某轮胎厂因智能传感器被植入恶意代码，导致硫化机温度失控，批量产品报废，损失超千万元，印证了 “连接越多，风险点越多” 的现实。
数据跨域流动带来 “全链路风险”。智能制造中，数据需在 OT（操作技术）域、IT 域与云端高频流转：车间设备数据经边缘网关汇总至 MES 系统，再同步至企业 ERP 与云端供应链平台。传统 “OT 与 IT 物理隔离” 的防护模式失效，某家电企业曾因 IT 域的勒索病毒通过数据接口蔓延至 OT 域，导致整条组装线停工 36 小时。更隐蔽的是 “数据污染” 风险 —— 黑客篡改云端工艺参数，经 MES 系统下发至设备，可能导致产品隐性缺陷，某航空零部件厂商就曾发现某批次零件因参数被篡改而不符合强度标准。
防护体系需适配工业场景的“特殊性”。与消费互联网不同，工业数据安全需兼顾 “可用性” 与 “安全性”，停机损失可能远超数据泄露。因此，防护策略需 “轻量化”：在边缘设备部署嵌入式防火墙，采用轻量级加密算法（如 SM4）保护数据传输，避免占用过多算力；对核心数据实施 “分类分级防护”，如将工艺配方、设备参数列为 “极敏感数据”，采用硬件加密模块（HSM）存储，仅授权工程师通过多因素认证访问。某钢铁企业通过此方案，既保障了高炉数据实时传输，又将未授权访问拦截率提升至 99.6%。
供应链安全是不可忽视的新维度。智能制造依赖大量第三方组件，如工业软件、传感器固件、云平台API，这些环节可能引入后门。某新能源电池厂使用的第三方 MES 插件被植入窃密程序，导致电池配方数据外泄。因此，企业需建立 “供应商安全评级” 机制，要求合作方提供安全审计报告，对核心组件进行代码审计与渗透测试，从源头切断风险传入路径。
标准与合规为防护提供框架。《信息安全技术 工业控制系统信息安全》（GB/T22239）、等保 2.0 对工业控制系统的扩展要求，明确了设备安全、数据传输、应急响应等规范。某轨道交通企业对照标准构建 “监测 - 预警 - 处置” 闭环：部署工业防火墙实时监测异常流量，通过 AI 算法识别设备异常行为，建立 7×24 小时应急团队，将安全事件平均响应时间从 4 小时缩短至 45 分钟。
智能制造时代的工业数据安全，已不是简单的“防泄露”，而是关乎生产安全、产品质量与企业生存的系统工程。它要求企业打破 “重生产、轻安全” 的思维，以 “适配性防护” 应对 “场景化风险”，让数据在安全流动中释放价值。唯有将安全融入智能制造的每个环节，才能真正实现 “高效生产” 与 “风险可控” 的双赢。