随着工业互联网的快速发展，数据安全问题日益凸显。天融信李雪莹博士提出，应以工业特征为核心，构建一套完整的工业互联网数据安全体系，这一理念在技术开发层面具有重要的指导意义。
工业互联网与传统互联网在数据特征上存在显著差异。工业数据通常具有高实时性、强连续性、多源异构等特点，且涉及生产控制、设备状态等关键信息。李雪莹博士强调，数据安全体系的构建必须充分考虑这些工业特征，从数据采集、传输、存储到处理的全生命周期进行防护。
在技术开发层面，李雪莹博士建议采取分层防御策略。在边缘侧加强数据采集安全，通过轻量级加密和身份认证技术，确保源头数据的可信性。在网络传输层应用工业协议深度解析技术，实现对异常流量的实时检测与阻断。在平台层构建数据分级分类机制，结合人工智能算法，对敏感数据进行动态脱敏和访问控制。
李雪莹博士还指出，工业互联网数据安全体系应具备自适应能力。通过引入行为分析和威胁情报共享技术，系统能够根据工业环境的变化动态调整安全策略。同时，她强调安全体系需与工业生产流程深度融合，避免因安全防护影响生产效率。
这一技术开发路径已在多个工业场景中得到验证。例如，在智能制造领域，天融信基于工业特征的数据安全方案成功帮助企业实现了生产数据的安全流转与共享，在保障业务连续性的同时有效抵御了外部攻击。
李雪莹博士认为，随着5G、人工智能等新技术的广泛应用，工业互联网数据安全体系将向智能化、平台化方向发展。技术开发应更加注重标准化与开放性，推动形成覆盖全产业链的安全生态，为工业数字化转型提供坚实保障。
