2026年工业安全数字化改革安全保障

2026/03/082026年工业安全数字化改革安全保障汇报人:1234CONTENTS目录01

工业安全数字化改革背景与意义02

总体要求与发展目标03

工业企业数据保护能力提升04

数据安全监管能力建设CONTENTS目录05

数据安全产业支撑体系06

重点行业实践案例07

技术创新与未来趋势08

保障措施与实施路径工业安全数字化改革背景与意义01数据要素成为新型生产要素的战略地位

01数据要素是数字化、网络化、智能化的基础数据作为新型生产要素，已快速融入生产、分配、流通等各环节，是数字化、网络化、智能化的基础，保障数据安全，事关国家安全大局。

02数据要素是驱动经济社会发展的重要引擎数据要素已成为推动经济社会发展的重要引擎，也是新质生产力的核心关键，保障数据安全有序流动和高水平开发利用是促进工业高质量发展的内生动力。

03数据要素是工业高质量发展的内生动力强化工业领域数据安全保障，对于培育新质生产力、维护产业链供应链安全稳定、护航新型工业化高质量发展具有重要意义。

04数据要素是国家战略竞争力的全局性议题工业数据安全已经不仅是技术问题，更是关乎国家战略竞争力的全局性议题，对加快推进新型工业化，建设制造强国、网络强国和数字中国提供坚实支撑。工业数字化转型中的安全挑战工控系统漏洞与网络攻击风险加剧据国家信息安全漏洞共享平台（CNVD）监测数据，2021-2024年中国工控系统安全漏洞数量逐年提升，2024年漏洞数量同比增长12.6%，高危漏洞占比亦有上升，工业网络攻击面持续扩大。工业数据安全防护难度显著提升随着工业数据从封闭走向开放，数据全生命周期及流转全过程的安全防护需求凸显。勒索攻击、供应链漏洞与合规压力三重威胁叠加，传统灾备技术难以应对动态化、智能化的新型攻击。IT/OT融合带来边界模糊与管理复杂性新一代工控体系从传统封闭态走向开放态，IT与OT深度融合，使得原本清晰的访问边界、物联边界和业务边界被打破，传统网络隔离等防护手段已不能满足安全需求，安全架构需向云网边端协同方向转变。数据出境与合规性要求带来新挑战如《汽车数据出境安全指引（2026版）》等政策的出台，明确了数据出境的分类识别、判定规则与办理路径，企业需应对数据识别、安全评估、备案认证等合规流程，管理与技术要求均大幅提高。安全保障对新型工业化的支撑作用筑牢数据安全基石，夯实发展根基

数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础。安全保障体系的构建，能有效保护工业数据的完整性、保密性和可用性，确保数据要素安全有序流动和价值释放，为新型工业化提供坚实的数据安全支撑。提升企业主体能力，驱动产业升级

通过增强企业数据安全保护意识、落实主体责任、提升防护能力，推动企业将数据安全融入发展战略，促进工业企业数字化转型深化，提升核心竞争力，驱动产业向高端化、智能化升级。强化监管与产业协同，优化发展环境

完善数据安全政策标准、加强风险防控与执法能力，能够营造规范有序的发展环境。同时，提升数据安全产业支撑能力，培育数据安全产品、服务和人才，形成“监管-产业-企业”协同发展格局，为新型工业化保驾护航。总体要求与发展目标02指导思想与基本原则总体指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大精神，坚定不移贯彻总体国家安全观，坚持统筹发展和安全，以构建完善工业领域数据安全保障体系为主线，以落实企业主体责任为核心，提高数据安全治理能力，为新型工业化发展筑牢安全基石。统筹推进，重点突破原则加强顶层谋划，系统推进数据安全组织架构、政策制度等建设。以重点行业、企业、系统平台及重要数据保护为切入点，强化风险监测与应急处置能力，如辽宁省动态调整风险防控重点企业名录，山东省推动重点行业“数安护航”专项行动。政府引导，协同共治原则综合运用正向激励与反向约束，压实企业主体责任，发挥行业协会、龙头企业、专业机构等作用。如山东省组织智库机构编制方案，辽宁省开展产需对接交流会，形成数据安全协同治理格局。场景牵引，分业施策原则紧贴业务场景数据保护需求，结合行业特色差异化指导。如针对新能源领域设备安全、数据跨境流动等场景，汽车数据出境安全指引明确分类识别与办理路径，工业互联网平台聚焦高价值场景解决方案开发。创新驱动，技管结合原则创新管理模式与技术产品服务，注重“以技管数”手段建设。如推广AI预测攻击路径、区块链保障数据可信性，开发工业数据安全工具，推动与部（省）级监管平台对接联动，提升技术保障水平。2026年核心发展目标

工业数据安全保障体系基本建成到2026年底，适应工业发展实际的数据安全保障体系基本建立，数据安全政策标准、工作机制、监管队伍和技术手段更加健全，重大风险得到有效防控。

企业数据安全保护能力显著提升工业企业数据安全保护意识普遍提高，重点企业数据安全主体责任落实到位。开展数据分类分级保护的企业超4.5万家，覆盖各省（区、市）行业排名前10%的规上工业企业。

数据安全产业支撑能力稳步增强数据安全技术、产品、服务供给能力不断加强，遴选数据安全典型案例不少于200个，覆盖行业不少于10个。数据安全培训覆盖3万人次，培养工业数据安全人才超5000人。

重点场景数据保护水平大幅提升围绕数据汇聚、共享、出境、委托加工等重点场景，以及勒索病毒攻击、人员违规操作等易发频发风险场景，数据保护水平大幅提升，有力促进数据要素安全有序流动和价值释放。重点指标与量化成果

企业数据安全主体责任落实指标到2026年底，全国开展数据分类分级保护的工业企业超4.5万家，覆盖各省（区、市）年营收行业排名前10%的规上工业企业，企业数据安全主体责任落实得到显著提升。

数据安全意识与人才培养成果全国工业领域数据安全培训覆盖3万人次，培养工业数据安全人才超5000人，有效提升了行业整体数据安全意识和专业防护能力。

典型案例与标准规范建设成果遴选数据安全典型案例不少于200个，覆盖行业不少于10个；立项研制数据安全国家、行业、团体等标准规范不少于100项，为工业数据安全提供了实践参考和标准支撑。

工控安全市场规模增长预期预计到2026年，中国工控安全市场规模将达到113.6亿元，三年复合增长率为18.1%，产业支撑能力持续增强。工业企业数据保护能力提升03数据安全保护意识强化路径01法律法规与政策标准宣贯围绕《数据安全法》《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》等法律法规，组织开展工业领域数据安全培训及产需对接交流会，确保规上工业企业数据安全要求宣贯基本实现全覆盖。02企业主体责任落实与机制建设压实企业法定代表人或主要负责人数据安全第一责任，建立健全数据安全管理体系和工作机制，配足数据安全岗位和人员队伍，将数据安全管理要求融入企业发展战略和考核机制。03常态化安全教育培训与人才培养定期开展数据安全教育培训，目标覆盖5000人次，培养工业数据安全人才超200人，提升全员数据安全素养，强化“发展与安全并重”的意识。04典型案例示范与警示教育遴选数据安全典型案例不少于15个，覆盖冶金、化工、装备制造等重点行业，通过案例分享和警示教育，提升企业对数据安全风险的认知和防范能力。重要数据与核心数据安全管理

数据分类分级与目录备案依据工信部重要数据和核心数据识别细则，指导企业建立健全数据分类分级保护制度，定期梳理识别并形成目录及时报备。如辽宁省要求开展数据分类分级保护的企业超1000家，覆盖年营收行业全省排名前10%的规上工业企业。

安全责任与管理机构明确督促重要数据和核心数据处理者明确数据安全负责人和管理机构，压实各单位法定代表人或主要负责人数据安全第一责任，配足数据安全岗位和人员队伍。

风险评估与隐患整改机制落实数据分级防护要求，每年至少开展一次数据安全风险评估，及时发现整改安全隐患并按要求报送评估报告。如《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026年）》强调此机制的重要性。

风险监测与应急处置能力指导企业加强重要数据和核心数据安全风险监测与应急处置，及时报告重大风险事件。推动企业加强商用密码应用，提升数据安全防护技术水平，确保数据全生命周期安全。重点企业与场景安全防护措施

重点企业名录动态管理与能力提升动态调整工业领域数据安全风险防控重点企业名录，以22个重点产业集群龙头企业为重点，督促其提升风险监测、态势感知、威胁研判和应急处置能力。国家层面要求开展数据分类分级保护的企业超4.5万家，覆盖各省年营收行业排名前10%的规上工业企业。

重要数据与核心数据全流程防护指导企业建立健全数据分类分级保护制度，定期梳理识别重要数据和核心数据并报备。督促数据处理者明确安全负责人和管理机构，每年至少开展一次数据安全风险评估，加强风险监测与应急处置，推动商用密码应用保护数据安全。

重点场景数据安全风险精准防控围绕数据非法收集、防护能力薄弱、人员违规操作等风险场景，指导企业排查薄弱点，实施贴合行业特点的保护措施。面向数据要素大规模流通交易典型场景，打造安全解决方案，编制工业领域数据保护典型案例，为企业提供实操参考。

关键技术与新兴领域安全防护强化针对工业互联网平台、工业控制系统等关键技术领域，推动部署防火墙、入侵检测系统、数据加密设备。在新能源、跨境供应链等新兴领域，建立全生命周期管理档案，加强绝缘检测、热成像监测，规范数据采集、存储、传输、销毁全流程。商用密码应用与全流程防护

商用密码在工业数据保护中的核心作用推动各行业企业加强商用密码应用保护数据安全，是提升工业领域数据安全防护能力的关键环节，能够为数据全生命周期提供基础安全保障。

全流程数据安全防护体系构建围绕数据采集、存储、传输、共享、使用、销毁等全流程，实施贴合行业特点的数据保护措施，建立全链条全方位数据安全保护体系。

数据分类分级与密码策略适配指导企业建立健全数据分类分级保护制度，针对不同级别数据，适配相应强度的商用密码算法与管理策略，重点保障重要数据和核心数据安全。

密码应用安全性检测与评估推动工业企业开展密码应用安全性检测与评估，增强密码技术保障工业领域数据安全能力，确保密码应用合规有效。数据安全监管能力建设04政策标准体系完善策略

健全工业数据安全管理制度落实落细工业领域数据安全风险评估实施细则、应急预案、行政处罚裁量指引等政策文件，持续完善重要数据识别、备案、分级防护、风险评估等全流程监管机制。

加快重点急需地方标准研制根据《工业领域数据安全标准体系建设指南（2023版）》，结合地方工业领域数据安全工作特点，加快推进数据分类分级、重要数据识别、数据安全防护等重点急需地方标准的研究制定。

推动标准数字化与应用落地参考《网络安全标准实践指南——网络数据标签标识技术要求》，推动数据处理者基于标签标识开展数据分类分级管理，加强数据全周期、全过程的溯源管理，促进标准在企业层面的落地应用。风险监测与应急处置机制

构建全场景动态监测体系运用物联网、传感器等技术，对关键设备运行参数（温度、压力、振动等）、高危区域环境指标（气体浓度、湿度、粉尘等）、数据传输状态等进行实时采集分析，建立风险动态监测平台，实现风险早发现、早处置。

完善风险预警与响应机制针对不同等级风险，建立“红橙黄绿”四级预警机制，明确预警触发条件、响应程序及责任人。一旦超出安全阈值，立即通过平台推送、短信提醒等方式通知责任人，确保快速响应。

强化应急演练与协同处置定期组织开展“数安铸盾”等应急演练，提升事件快速反应、规范处置、协同联动水平。建立跨部门、跨区域应急联动机制，明确各方职责，形成应急处置合力，确保重大风险事件得到有效控制。

规范安全事件报告与处置流程建立健全数据安全违法违规行为投诉举报机制，多渠道收集线索。明确安全事件报告时限、内容及流程，加强事件调查与责任追溯，按要求报送风险评估报告和重大风险事件，确保处置过程合规可控。技术监管平台建设与应用

构建多级联动监管平台体系积极对接国家工业和信息化领域数据安全管理平台，争取建设省级节点（行业级）不少于1个、企业节点不少于20个，实现数据安全风险信息的上报与共享，做好与国家工作机制的衔接配合。

推动重点企业技术手段落地指导重点行业、企业加快建立数据安全风险监测与应急处置等技术手段，研发一批规范化、便捷式的数据安全工具，实现与部（省）级平台的对接联动，提升技术保障水平。

强化平台数据安全防护能力工业互联网平台需加强自身安全保障，部署防火墙、入侵检测系统、数据加密设备，建立数据分类分级管理机制，定期开展数据安全漏洞扫描和攻防演练，确保平台数据全生命周期安全。监管执法能力提升举措

完善数据安全执法制度体系推动将数据安全纳入行政执法事项清单，依法严格处置违法行为，加强执法案例宣介与警示教育。落实落细工业领域数据安全风险评估实施细则、应急预案、行政处罚裁量指引等政策文件。

健全违法线索收集与处理机制建立健全数据安全违法违规行为投诉举报机制，多渠道收集违法违规线索。对未按规定登记、及时披露、准确披露公共数据授权运营信息等行为，通过现场指导、约谈、责令改正、通报等方式予以纠正。

强化专业化监管执法队伍建设强化数据安全监管力量，打造专业化、规范化监管执法队伍。通过开展数据安全培训，提升监管人员业务能力，2026年底前工业数据安全培训覆盖3万人次，培养工业数据安全人才超5000人。

推进监管技术手段建设与应用积极参与工业和信息化领域数据安全管理平台建设，推动重点行业、企业加快建立数据安全风险监测与应急处置等技术手段，实现与部（省）级平台的对接联动，提升技术保障水平。数据安全产业支撑体系05技术产品与服务创新供给强化核心技术攻关与产品研发鼓励数据安全服务商、基础电信运营商、工业互联网平台企业、专业测评机构、科研院所、密码企业等加强协作，立足数据安全发展现状，开展产品研发和服务创新，推动数据安全共性技术优化升级、关键技术攻关突破。创新“产品+服务”供给模式支持工业领域数据安全“产品+服务”供给模式创新，推动工业企业开展密码应用安全性检测与评估，增强密码技术保障工业领域数据安全能力。培育推广数据安全典型案例积极培育工业领域数据安全典型案例，分行业、分地区开展宣传推广。推动各行业利用主题沙龙、路演等渠道开展数据安全技术产品和服务供需对接活动。数据安全产业园区培育路径依托现有产业集聚区，明确园区定位面向省内重点软件园、科技园、数字经济产业园及各类新技术、新业态产业园，或以提供数据资源管理、数据质量评估、隐私计算、数据安全合规咨询服务等为主的产业集聚区，推进数据安全产业园区建设。推动要素向园区集中，构建产业生态推动企业、技术、资本、人才等加快向园区集中，通过开展试点示范、加强宣传推介、进行专业指导等推动数据安全产业高质量发展，发挥产业联盟、行业协会的桥梁纽带作用，推动产业链上下游企业协同发展。聚焦核心业务方向，提升专业服务能力围绕数据安全核心领域，鼓励园区内企业开展数据安全共性技术优化升级、关键技术攻关突破，支持工业领域数据安全“产品+服务”供给模式创新，培育工业领域数据安全典型案例并推广。政产校企协同人才培养模式构建多方联动培养机制探索政府引导、企业主导、高校支撑、科研院所参与的政产校企协同育人新模式，明确各方在人才培养中的职责与分工，形成育人合力。建设工业数据安全实训基地培育工业领域数据安全人才实训基地，促进可复制、可推广的协同育人模式成熟落地，为人才培养提供实践平台。开展定向人才培养项目面向重点行业企业数据安全需求，校企联合开展定向培养，根据企业岗位要求定制课程体系，培养符合产业实际需求的专业人才。推动课程体系与产业需求对接高校根据工业数据安全发展趋势和企业实际需求，动态调整课程设置，将行业前沿技术、标准规范和典型案例融入教学内容。重点行业实践案例06辽宁省工业数据安全实施成效

企业数据安全意识显著增强通过广泛开展《数据安全法》等法律法规宣贯培训，规上工业企业数据安全要求宣贯基本实现全覆盖，数据安全培训覆盖5000人次，工业企业数据安全保护意识普遍提高。

数据分类分级保护扎实推进开展数据分类分级保护的企业超1000家，年营收行业全省排名前10%的规上工业企业实现全覆盖，重点企业数据安全主体责任逐步落实到位。

典型案例与人才队伍建设成果丰硕遴选数据安全典型案例不少于15个，覆盖冶金、化工、装备制造等重点行业；培养工业数据安全人才超200人，为工业数据安全提供了人才支撑。

监管与产业支撑能力持续提升数据安全监管体制不断完善，积极参与工业和信息化领域数据安全管理平台建设，争取建设省级节点（行业级）不少于1个、企业节点不少于20个，数据安全产业支撑能力进一步增强。山东省数据安全能力提升经验政策制度先行，构建全流程治理体系山东省先后获批工业领域数据安全管理和风险评估两个国家级试点，逐步构建起"管、防、督、处"全流程治理体系，获评全国工业领域数据安全管理试点成效突出地区称号，相关经验做法在《人民邮电》报头版刊发。坚持问题导向，突出重点精准施策聚焦企业在数字化转型过程中数据安全防护场景需求，以强化重点行业、重点企业、重要数据保护为切入点，开展风险监测、技术防护和监督检查，着力提升重点环节、重点场景的数据安全防护能力。创新协同机制，汇聚多方治理合力坚持模式创新、协同推进，创新管理模式、技术、产品与服务，促进"以技管数"手段建设与日常监管有效融合。充分发挥各级主管部门、企业主体、社会第三方作用，明确重点任务、职责分工和协调机制，协同推动全省工业领域数据安全发展水平。明确量化目标，驱动能力全面提升到2026年底，山东省规上工业企业数据安全政策宣贯实现全覆盖，培训规模超4万人次；开展数据分类分级保护的重点企业超5000家，各市年营收行业排名前10%的规上工业企业实现全覆盖；围绕特色优势行业，培育国家级数据安全应用案例不少于20个。制造业数字化转型安全解决方案

01数据分类分级与全生命周期防护依据《工业领域数据安全能力提升实施方案（2024-2026年）》，指导企业建立数据分类分级制度，定期识别重要数据和核心数据并形成目录报备。围绕数据采集、存储、传输、共享、出境、销毁全流程，实施分级防护措施，每年至少开展一次数据安全风险评估。

02重点场景安全防护与解决方案针对数据汇聚共享、跨境传输、上云上平台、供应链协作等典型场景，排查安全薄弱点。如汽车数据出境需按《汽车数据出境安全指引（2026版）》进行安全评估或备案，确保车控密钥、位置轨迹等重要数据安全。面向数据要素流通交易场景，打造安全解决方案。

03智能化技术赋能安全监测与应急推动企业部署工业网络安全态势感知系统、入侵检测系统等智能技术手段，实现对关键设备运行参数、数据传输状态的实时监测与异常预警。积极参与“数安铸盾”应急演练，提升勒索病毒攻击、系统崩溃等突发安全事件的快速响应和协同处置能力。

04商用密码与安全产品服务深度融合加强商用密码在工业数据保护中的应用，推动企业开展密码应用安全性检测与评估。鼓励安全服务商提供“产品+服务”模式，研发便捷式数据安全工具，培育工业数据安全典型案例，如冶金、化工、装备制造等行业的安全解决方案，提升产业支撑能力。技术创新与未来趋势07AI赋能工业安全防护新范式

AI驱动工控系统智能化转型AI技术与工业大数据、数字孪生、边缘计算深度融合，推动工控系统向高速高精、网联化、智能化方向发展，实现精准决策与实时响应，重塑工业安全防护架构。数据-智能协同防护新范式构建在“智造”时代，数据成为安全防护核心对象，AI既是风险载体也是破局关键。通过AI预测攻击路径并动态隔离风险，实现数据“流得动、看得清、守得住”，构建主动预防的安全防护体系。工业场景智能体培育与应用支持平台企业加快培育工业场景智能体，探索“平台+场景智能体”融合架构，提升工业智能应用水平，助力从单点防护向平台化、智能化、运营化的纵深防御转变。智能化风险监测与应急处置运用AI技术构建风险动态监测平台，实时采集分析关键设备运行参数、环境指标及数据传输状态，触发分级预警；结合区块链确保备份数据可信性，提升应急响应与系统抗攻击能力。工控安全市场发展前景市场规模高速增长随着工业数字化转型加速，工控安全需求激增，预计到2026年中国工控安全市场规模将达到113.6亿