汽车工厂网络安全知识（关于汽车工厂安全知识的内容）

今天给各位分享汽车工厂网络安全知识的知识，其中也会对关于汽车工厂安全知识的内容进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、工业互联网安全包括什么2、汽车网络安全是什么3、工信部：智能网联汽车生产企业应建立车辆产品网络安全等制度4、工厂安全小知识资料整理介绍5、万字干货|新规下，车企如何建设数据安全体系？6、关于工厂车间安全的知识

工业互联网安全包括什么

工业互联网安全防护内容包括：

设备安全

设备安全包括工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。

工业互联网的发展使得现场设备由机械化向高度智能化转变，并产生了嵌入式操作系统微处理器应用软件的新模式，这就使得未来海量智能设备可能会直接暴露在网络中，面临攻击范围扩大、扩散速度增加和漏洞影响扩大等威胁。

工业互联网设备安全具体应分别从操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面出发部署安全防护措施，可采用的安全机制包括固件安全增强、恶意软件防护、设备身份鉴别、访问控制和漏洞修复等。

控制安全

控制安全包括控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全。

工业互联网使得生产控制由分层、封闭、局部逐步向扁平、开放、全局方向发展。其中在控制环境方面表现为 IT 与 OT 融合，控制网络由封闭走向开放；在控制布局方面表现为控制范围从局部扩展至全局，并伴随着控制监测上移与实时控制下移。上述变化改变了传统生产控制过程封闭、可信的特点，造成安全事件危害范围扩大、危害程度加深，以及网络安全与功能安全问题交织等。

对于工业互联网控制安全，主要从控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全三个方面考虑，可采用的安全机制包括协议安全加固、软件安全加固、恶意软件防护、补丁升级、漏洞修复和安全监测审计等。

网络安全

网络安全包括承载工业智能生产和应用的工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等的安全。

工业互联网的发展使得工厂内部网络呈现出 IP 化、无线化、组网方式灵活化与全局化的特点，工厂外部网络呈现出信息网络与控制网络逐渐融合、企业专网与互联网逐渐融合、产品服务日益互联网化的特点。这就使得传统互联网中的网络安全问题开始向工业互联网蔓延，具体表现为以下几方面：工业互联协议由专有协议向以太网（Ethernet）或基于 IP 的协议转变，导致攻击门槛极大降低；现有的一些工业以太网交换机（通常是非管理型交换机）缺乏抵御日益严重的 DDoS 攻击的能力；工厂网络互联、生产、运营逐渐由静态转变为动态，安全策略面临严峻挑战等。此外，随着工厂业务的拓展和新技术的不断应用，今后还会面临由于 5G/SDN 等新技术引入、工厂内外网互联互通进一步深化等带来的安全风险。

网络安全防护应面向工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等方面，具体包括网络结构优化、边界安全防护、接入认证、通信内容防护、通信设备防护、安全监测审计等多种防护措施，构筑全面高效的网络安全防护体系。

应用安全

工业互联网应用主要包括工业互联网平台与软件两大类，其范围覆盖智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等方面。目前工业互联网平台面临的安全风险主要包括数据泄露、篡改、丢失、权限控制异常、系统漏洞利用、账户劫持和设备接入安全等。对软件而言，最大的风险来自安全漏洞，包括开发过程中编码不符合安全规范而导致的软件本身的漏洞，以及由于使用不安全的第三方库而出现的漏洞等。

相应地，应用安全也应从工业互联网平台安全与软件安全两方面考虑。对于工业互联网平台，可采取的安全措施包括安全审计、认证授权和 DDoS 攻击防护等。对于软件，建议采用全生命周期的安全防护，在软件的开发过程中进行代码审计，并对开发人员进行培训，以减少漏洞的引入；对运行中的软件定期进行漏洞排查，对其内部流程进行审核和测试，并对公开漏洞和后门加以修补；对软件的行为进行实时监测，以发现可疑行为并进行阻止，从而降低未公开漏洞带来的危害。

数据安全

数据安全包括生产管理数据安全、生产操作数据安全、工厂外部数据安全，涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据及用户信息的安全。工业互联网相关的数据按照其属性或特征，可以分为四大类：设备数据、业务系统数据、知识库数据和用户个人数据。根据数据敏感程度的不同，可将工业互联网数据分为一般数据、重要数据和敏感数据三种。随着工厂数据由少量、单一和单向向大量、多维和双向转变，工业互联网数据体量不断增大、种类不断增多、结构日趋复杂，并出现数据在工厂内部与外部网络之间的双向流动共享。由此带来的安全风险主要包括数据泄露、非授权分析和用户个人信息泄露等。

对于工业互联网的数据安全防护，应采取明示用途、数据加密、访问控制、业务隔离、接入认证、数据脱敏等多种防护措施，覆盖包括数据采集、传输、存储和处理等在内的全生命周期的各个环节。

汽车网络安全是什么

系统的网络安全是指系统所处的一种状态，在这种状态下，系统不允许利用系统中的漏洞，导致例如财务，运营，隐私或人身安全损失。

工信部：智能网联汽车生产企业应建立车辆产品网络安全等制度

易车讯 10月28日，工业和信息化部装备工业一司发布公开征求对《道路机动车辆生产准入许可管理条例（征求意见稿）》的意见。《征求意见稿》提到，智能网联汽车生产企业应当建立车辆产品网络安全、数据安全、个人信息保护、车联网卡安全管理、软件升级管理制度，完善安全保障机制，落实安全保障措施，明确责任部门和负责人，落实安全保护责任。智能网联汽车产品所使用的软件和硬件应当符合国家网络安全相关强制性标准要求。

智能网联汽车生产企业在产品销售、使用等过程中收集和产生的个人信息和重要数据，应当依法在境内存储。因业务需要确需向境外提供的，应当通过国家网信部门会同工业和信息化等有关部门组织的安全评估，并向相关部门报备，法律、行政法规另有规定的，依照其规定。

此外，附则中还明确了“智能网联汽车”、“自动驾驶”的含义：

智能网联汽车

是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络、人工智能等技术，实现车与 X（车、路、人、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能。

自动驾驶

包括有条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。

有条件自动驾驶是指在系统的设计运行条件下完成所有动态驾驶任务，根据系统动态驾驶任务接管请求，驾驶人应当提供适当的干预；

高度自动驾驶是指在系统的设计运行条件下完成所有动态驾驶任务，在特定环境下系统会向驾驶人提出动态驾驶任务接管请求，驾驶人/乘客可以不响应系统请求；

完全自动驾驶是指系统可以完成驾驶人能够完成的所有道路环境下的动态驾驶任务，不需要驾驶人/乘客介入。

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工厂安全小知识资料整理介绍

加强劳动者的 安全知识 ，是我们国家的一项重要政策。在工厂工作最重要的还是安全。以下是由我整理关于工厂安全小知识的内容，提供给大家参考和了解，希望大家喜欢!

工厂安全小知识

安全术语

(1) 安全生产 ：消除或控制生产过程中的危险因素，保证生产顺利进行。

(2)本质安全：通过设计等手段使生产设备或生产系统本身具有安全性，即使在误操纵或发生故障的情况下，也不会造成事故。

(3)安全治理：是为了在生产过程中保护劳动者的安全和健康，改善劳动条件，预防工伤事故和职业危害，实现劳逸结合，加强安全生产，使劳动者安全顺利地进行生产所采取的一系列法制 措施 。

(4)事故：职业活动过程中发生意外的突发性事件总称，通常会使正常活动中断，造成职员伤亡或财产损失。

(5)事故隐患：引导致事故发生的物的危险状态，人的不安全行为及治理缺陷。

(6)不安全行为：职工在职业活动中，违*纪律，操纵程序和 方法 等具有危险性的做法。

(7)违章指挥：强迫员工违反国家法律、法规、 规章制度 或操纵规程进行作业的行为。

(8)违章操纵：员工不遵守规章制度，冒险进行操纵的行为。

(9)四不放过的原则：是指在调查处理工伤事故时，必须坚持事故原因分析不清不放过、没有采取切实可行的防范措施不放过、事故责任人没受到处罚不放过、他人没受到 教育 不放过。

(10)三违：违章指挥、违章作业、违*纪律

(11)三级 安全教育 ：进厂教育、车间教育、班组教育。

(12)四不伤害：不伤害自己、不伤害别人、不被别人伤害、帮助别人不受伤害。

(13)三懂四会：懂生产原理，懂工艺流程、懂设备构造;会操纵、会维护保养、会排除故障和处理事故，会正确使用消除器材和防护器材。

安全生产的必须

1.必须人人留意安全：不但要留意自己的安全，还要留意别人的安全和其他各种安全隐患。

2.必须事事留意安全：做任何事情都要留意安全，不要由于熟练而忽视安全。 3.必须时时留意安全：如不要由于即将放工而加快速度，违章操纵，忽视安全。

4.必须处处留意安全：在任何地方都要留意安全。

(14) 职业安全：是指人们进行生产过程中没有职员伤亡、职业病、设备损坏或财产损失发生的状态，是一种带有特定含义和范畴的“安全”。

(15)危险：是指可以导致意外事故发生的现存或潜伏的状态。

(16)危险化学品：是指易燃易爆、有毒有害及腐蚀特性，会对职员、设施、环境造成伤害或损害的化学品，包括爆炸品、压缩气体和液化气体、易燃液体、易燃固体、自然物品和遇湿易燃物品、氧化剂和有机氧化物、有毒品和腐蚀品等。

2、安全色及安全标志

我国规定了红、蓝、黄、绿四种颜色为安全色，其含义：

红色：禁止，停止

蓝色：指令，必须遵守的规定

黄色：警告，留意

绿色：提示安全状态通行

工厂安全违章操纵

凡在生产过程违反国家颁发的各种法规性文件，和企业、事业单位其上级治理机关制定的反映安全生产客观规律的各种规章制度，包括工艺、生产操纵、劳动保护、安全治理等方面的规程、规则、章程、条例、办法和投放等，以及有关安全生产的通知、决定等，均属违章作业。

主要内容概括如下：

1、不按规定正确穿着和使用各类劳动保护用品，和在生产过程中穿拖鞋、凉鞋、高跟鞋、裙子、喇叭裤、围巾、腰巾以及发辫、袒胸露背等。

2、工作不负责任，擅自离岗、串岗、饮酒、干私活及在工作时间内从事与本职工作无关的活动。

3、发现设备或安全防护装置缺损，不向领导反映，继续操纵，自作主张擅自将安全防护装置拆除并弃之不用者。

4、忽视安全、忽视警告，冒险进进危险区域、场所和攀、坐不安全位置。

5、不按操纵规程，工艺要求操纵设备，擅自用手代替工具操纵，用手代替手动工具、用手清除切屑，不用夹具固定、用手拿工件进行机加工等。

6、擅自动用未经检查、验收、移交或查封的设备和车辆，以及未经领导批准任意动用非本人操纵的设备和车辆。

7、不按操纵规定，擅安闲机器运转时加油、 修理 、检查、调整、落料、焊接、清扫和排除故障等工作。

8、不按规定及时清理作业现场，清除的废物、垃圾不向规定地点倾倒，工件和附件任意摆放，堵塞通道。

9、使用已失往额定负荷能力或不符合安全要求的各种起吊设备、设施和工具。

10、不执行“危险作业申请单”所规定的安全防范措施，对领导的违章指挥盲目服从不加抵制。

11、对易燃、易爆、剧毒物品，不按规定进行储运、收发和处理。

12、特种作业工种无证单独操纵，机动车辆持学员证单独驾驶和无证驾驶。特种设备和要害部分，不认真登记和交谈，擅自离岗或睡觉。

13、经济承包中不讲安全，以拼设备、拼体力来抢时间、赶速度、冒险蛮干，或不按工艺要求操纵设备，使设备超负荷运行。

万字干货|新规下，车企如何建设数据安全体系？

随着智能网联化、数字化发展，汽车数据安全和网络风险防范成为行业密切关注的难题。

汽车传统的物理边界被打破，出现了大量的云上服务，比如车联网、自动驾驶技术、OTA等等，相应的，汽车产生的数据也越来越多。相关数据显示，一辆智能网联汽车每天大概会产生 10TB 的数据，这些数据包含驾驶人员的出行轨迹、驾乘习惯、车内语音图像等个人信息，也包含车辆实时收集到的地图数据等。

随着《个人信息保护法》、《汽车数据安全管理若干规定(试行)》的颁布实施，对数据的合规分类收集和使用提出了更为严格的要求。同时，也有汽车品牌近来遭受到网络黑客攻击，造成不小的损失和安全风险。如何平衡数据使用的合规与高效，并在全面上云的背景下构筑扎实的安全防线，成为整个行业密切关注的话题和迫切需要解决的难题。

此此背景下，腾讯智慧出行与汽车之心联合策划了「行者有云」系列沙龙第二期——《车企上云，如何构筑云上安全防线？》，聚焦汽车数据的合规使用和安全防范问题，加速车企构建在数据网络安全领域的竞争力。

本期沙龙邀请到上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全联合实验室负责人陈宁，腾讯安全策略发展中心总经理吕一平，共同探讨车企数据安全防护建设和未来趋势发展并发表了独到精辟的见解。

以下为沙龙对话实录：

主持人：大家好！欢迎收看“行者有云”系列沙龙，本期我们讨论的话题是“车企数据上云，如何构筑云上安全防线”，我们将围绕数据安全和风险防御问题讨论。车企在系列新规背景下，将采用怎样的新手段、新模式来保证数据的合理开发利用，并有效防范潜在风险。非常有幸我们请到了两位嘉宾和我们一起分享讨论。一位是上海帆一尚行科技有限公司网络安全总监、上汽腾讯网络安全实验室联合负责人陈宁；另一位是腾讯安全策略发展中心总经理吕一平。

在智能化网联化大变革下，一辆汽车在使用过程中产生的数据越来越多，随着《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》颁布实施，企业在使用处理数据的时候，要遵守哪些行为准则？

陈宁：在《个网法》讲得比较细致针对《个人信息保护法》有8类处理原则，大概总结：

第一，对于用户个人信息数据的授权，信息处理，告诉用户要收集个人信息，个人隐私数据要进行处理。

第二，处理过程中要注意处理流程，要保护和保密。

第三，数据收集，要符合相关的规定。对于汽车来说，有《汽车数据安全管理若干规定（试行）》，定得比较明确，这和《个网法》有相互呼应的关系，上面有《数据安全法》，以此为由展开。

吕一平：还有一点，去年下半年国家集中出台了比如《个人隐私信息保护》，及《数据安全法》等法律法规。同时面向汽车行业，汽车行业本身属于关键信息基础设施行业，针对“关基”（关键信息基础）行业也有一些相应的针对基础安全和数据安全的要求。所以，这也是需要汽车行业各位同仁需要考虑的问题。

主持人：如果针对整个汽车数据来说，我们有什么样的分类界定？

陈宁：现在最关键的第一步是，汽车数据不可避免要收集。汽车联网以后，很多服务云化后，为了对汽车的一些服务以及汽车这状态甚至说自动驾驶，这天然需要搜集很多数据，所以说数据搜集是不可避免的。现在我们觉得对于汽车数据搜集，首先真正的明确怎样服务搜集数据，如果说要做自动驾驶相关的，那么最少应该搜集什么样的数据，尽可能的还是少搜。不要说不做分类，不做区分一概搜集上来后面处理，这是不合法不合情的，这是第一个按照服务的细分来分。第二，数据的共享和流动，这也是很重要的因素，现在很多服务在云上之后，不仅是主机厂要收集数据，很多合作伙伴，比如车上应用需要第三方的数据，我们要把数据给他，数据在流通的过程中以什么样的合法合规方式流通，以及我如何对它授权，如何对它约束，这要处理好。

最后，敏感数据的收集，现在汽车厂有大量的传感器、摄像头，对于用户的面部轮廓，关键设施和关键单位的识别、存储，是否要做相关的模糊化处理或透明处理，这也比较关键。

吕一平：我主要做补充，从汽车行业数据来讲，不仅要保护数据，要脱敏，尽量按照服务手续收集数据。基于很大的前提是，收集数据时要进行分类分型，针对不同的类型利用手段去保护数据。汽车行业有几大数据比较重要：

1、汽车研发过程中的车辆状态，这些数据传统一直做收集，这方面更多是车企自用，甚至从数据保护角度来讲是比较容易实现的，因为汽车公司内部流转数据。

2、和用户相关的隐私数据，国家有明确的法律法规要做到保护和保密。针对不同的使用场景我们应该如何给到数据，需要通过分类分级的方法做明确的界定，并有对应的使用要求和规则。

3、从技术进入到其他行业带来新的需求，比如传感器受地理位置数据，高清地图数据，这是相当敏感的数据领域，这会涉及到国家安全部分，车企需要非常关注这类问题。去年国家重点关注了一家海外车企这方面的问题，所以这也值得汽车行业重点关注的信息。

主持人：随着一系列的新规的出台，从车企角度来讲，在主动防范上有哪些变化？

陈宁：有很多，结合各方数据安全规定，首先，按照上位法《网安法》来讲车企相关车辆应用服务，肯定要通过等保测评。第二，通过等保，配套相关的网络安全或者数据安全，配套的防范措施和防范的管理体系建立起来。第三，提出明确要求，用户上车默认情况不收集数据。如果要收集数据要告诉用户，清晰地告诉用户要收集一些数据，且收集哪些数据。第四，在收集数据状态中让用户知道我们正在收集你的数据，用户有地方说不希望收集数据，屏蔽它。第五，尽量在车里将敏感的数据轮廓化和清晰化去掉，模糊化。尽量不要通过数据清楚地定义出一个人，这样方便处理。

再往后，数据共享方面，该企业一开始只做商业合作，后面可能有一些约束，同时很重要的是按照《数据安全法》和汽车相关规定，每年12月25日左右要上报数据安全报告。中国汽车品牌开始向海外发展，根据规定要求要对相关的监管部门进行报备，并且在企业数据安全方面写清楚，今年发生过几次数据向境外输出，以及经过相关评审，这些情况要说清楚。企业不仅仅是义务合规，还要满足国家战略需要。

主持人：在上述规定的使用数据和国家安全的前提下，数据如何反哺研发，开发相应的车联网服务？

陈宁：这挑战很大。

主持人：要实现两者的平衡？

陈宁：对，基于我服务的内容收集相关数据，这是做到平衡的关键。如果只是判断车的自动驾驶，只收一些和路况相关的信息，就不要收多余的信息，尽量精简收集内容，比如只是采集一些路边的图象，车内的信息就不要收。现在有汽车保险，主要是根据用户的驾驶习惯收集车辆数据，收集一般驾驶者的驾驶习惯就不要收集个人信息，这样才能合法合情，又能反哺到业务。

第二，做分析时，流通方面尽量做到应用和数据分开，举个典型的例子，现在自动驾驶数据的安全屋，可能确实采集了很多数据，经过合理处理之后放在数据模型箱里，我们做的事情是将计算模型放进去，用数据计算完之后最后拿出来是模型计算结果或者是模型存储的算法，而不是数据本身，这不合理。在模型足够成熟之后，这些数据可能销毁掉或者撤掉，这可以比较好达成平衡。这需要付出很多努力。

吕一平：我们在去年国家出台一系列数据安全相关规定时我们非常关注，因为互联网有大量数据，很多互联网业务都在线上。我们自己在推进数据安全保护方面做了很完整的展开，从产品的设计上，比如数据收集的最小化，包括用户知情角度，数据使用需要用户充分知悉并且充分授权，然后才能进行相应使用。

另外，应用和数据相应分离，腾讯在《数据安全法》出台前两三年已经做这方面的工作。特别是在不应该使用不合理数据提供下如何规避掉，我们在内部进行了工作。腾讯可以给汽车行业做一些交流和传递的工作，帮助行业更好地理解如何做数据安全建立。

主持人：对于外资或者合资车企来说，《个人信息保护法》和《汽车数据安全管理若干规定（试行）》相关规定对他们的影响是否更大？

陈宁：相对会大一点，但大体上差不多。首先是对于敏感信息的定义，对外资企业来说风险一样。另外，用户的存储、流动也是一样。对于外企挑战最大的是数据不能出境，最大变化是跨境的问题。由于《个人信息保护法》和数据安全定义上，外资也要跟随国家相关规定，可能要对自己做出规范。但大方向比较好，主要是促进问题。

主持人：腾讯和外资车企在这些领域是否有一些合作？

吕一平：其实外资车企面临，在中国市场如何满足国家合规性要求和规定，现在有一些海外业务在推进。不管欧洲还是美国地区，相应的个人信息隐私保护和合规，及数据使用的要求可能都有相应的要求。所以在欧洲和美国，中国企业属于外资，其实大家遇到的挑战一样。对于车企来讲，不管是合资还是外资品牌，都要考虑如何满足本地的个人隐私保护和数据安全合规使用的要求，这其实是基本需要做到的工作。

从腾讯角度来讲，腾讯在汽车行业定位一直是数字化助手的角色。我们不仅和合资和外资的车企，和上汽也在数据安全方面有很多交流，我们一起研究如何将数据安全保护的工作做好。相对来讲，这个领域比较新，比如网络安全、基础的安全建设方面，中国已经经历了几十年的发展和建设，但数据安全对大家来说是一个新课题。随着车企联网和相应技术不断落地的情况下，数据量会非常大，而且数据的集中度也不一定这么高。如何将数据安全保护工作做好是很有挑战的课题。先要从汽车数据的分类分级开始，以此作为基础再去延伸，根据不同级别和类别的数据进行相应保护措施，对应有技术的部分。

陈宁：关键是立法，以前没有明确上位法，2016年有上位法出来之后，车企必须要符合法律。

主持人：除了数据合规收集和处理，也不能忽略的是汽车智能度越高，面临潜在被攻击的风险也越来越高，我们也出现过车子被攻击的案例。这样的场景在汽车中，是真的能实现的吗？在车联网中真的会有这样的风险吗？

陈宁：汽车传统的物理边界被打破了，大量的云上服务，大家可以用手机跟车进行互动。汽车拥抱了数字化，但拥抱了数字化的福利和变革也拥抱了数字化的风险，最典型的是云上服务，比如远程车控、OTA等等，被不法分子利用之后，远程的车辆造成一些群体性的影响。另外，手机APP，手机上有蓝牙，APP设计或者接口不严谨，可能出现批量控制用户APP，可以随意开走任何一辆车。另外车联网在车上暴露大屏、智能驾驶舱等等，这些是数字化东西，数字化的东西多少有软件的问题会被人利用。1月份德国的小孩才19岁，利用了特斯拉的第三方的软件的漏洞同时控制不同国家的车辆。数字化是大量的软件大量的应用，人设计的东西总有一些问题。

主持人：吕总，之前设计的科恩实验室破解了特斯拉和宝马，反响很大，为什么做这样的实验？

吕一平：我们不是定义成“黑客”，我们定义为“白帽”，我们希望能改善各类产品和网络的安全性，为之努力的一群专业技术研究团队。当时为什么关注特斯拉和宝马？我们在2016年看到了比较大的趋势，汽车行业“四化”，对我们来讲比较关心是网联化和智能化，汽车联网了，汽车的自动驾驶的能力，这和数字化结合程度非常高，当享受数字化福利的时候，肯定会面临新技术引入带来的风险。

汽车行业本身对安全非常关注的行业，那个安全叫“safety”，当时汽车行业更多关注safety的部分，对security部分理解不那么强。Security能对safety造成的影响理解不是很充分，当时我们选了两个比较有代表性的车企，一是原生数字化，即网联、智能化、新能源化的特斯拉。另外是传统的从互联网非智能化到智能化的标杆，宝马在全球保有量非常高，我们做了相应的研究。的确发现了网络安全问题，不仅对虚拟世界造成影响，对实际的行驶安全、人身安全，放大一点是公共安全。作为一个负责任的团队，我们发现问题之后第一时间和特斯拉和宝马做了相应的沟通，并且在没有第三方参与情况下，全部将数据暴露给他们，他们修复之后一起联合对外做发声的工作，做发声的工作目的是帮助行业更好地理解，在未来数字化的时代安全有重要的影响，也是让它回归到汽车行业对security的关注。

主持人：现阶段网络安全技术处于什么样的水平？

吕一平：中国网络安全技术能力非常出色，我们可以代表国际领先水平。对汽车行业来讲，汽车进入到数字化时代才开始逐步关注网络安全部分，所以起步相对晚一些。但我们看到很明显的趋势，即国内的各大OEM都在积极地布局网络安全的专业能力和专业团队的建设，比如陈宁博士带领的上汽实验室，4年前成立起来有专职的安全的人员，也有专项的安全能力的建设，逐步形成了上汽进入比较相对安全网络体系，这是比较好的例子。国内其他OEM厂商也在实践同样的工作，专业团队和专业能力建设在不断地前进。

主持人：在已经有潜在风险存在的前提下，车企可以做哪些方案防御外部的攻击，尤其是来自恶意的攻击。

陈宁：我现在在上汽帆一尚行，现在的防御从云管边端一层层防下来，传统云驱动安全内容全部适用，不管从边界的应用防火墙、APS到里面的防护，再到探视感知，我们对车辆相关的服务做保护。通道方面，主要是从云端到车端的通讯链路用加密方法进行加密，确保我们链路不会被截断或者被中间人截取掉。同时对车之间相关传输的信息做加密，保证安全性和唯一性。

车上现在dirty端和clean端，前者是指暴露在外面，可以触手可及的大屏，这些最明显。在它投产之前不管做技术还是流程，设计方面从风险评估、安全设置、投产运营，对于产品的零件或者整车做一系列的测试研发，然后交付。交付之后有相关的防御措施，比如网关或者IDPS等等，通过它将车辆相关的模块或者相关的服务隔开，确保车辆在行使过程中，关键通信和关键指令不会被人恶意篡改。

主持人：具体什么情况会用到安全网关，对车企研发来讲是否刚需？

陈宁：随着智能网联化和电动化之后，网关已经是标准选配，相当于是一道防火墙，阻挡了相关请求。现在很难说硬件和软件哪一项技术更重要，随着零件集成度高了之后，对硬件芯片依赖层次更高，芯片越好，表示应用软件的复杂度或者功能会越好。当然，从网关模块的必要性来看不排除现在也有把网关做到相当重要的零部件，保证零件模块之间也有防火墙，这是所谓预控的思路。

主持人：随着我们对数据合规、安全要求越来越高，对车企来说是否意味着要更多投入？

陈宁：肯定要增加投入，因为国家立法，现在不是讲人情，而是讲法，肯定要增加投入。

吕一平：对，从我的角度来看，汽车行业是对安全关注度非常高的行业。在过去二三十年里，车企在功能安全方面和研发的投入和体系建设非常完备，功能安全成为了汽车质量管理体系很重要的关注点。随着这两年数字化带来网络安全风险和挑战，这方面还是需要加强和加大投入。我个人希望网络安全逐步进入到汽车质量管理体系，成为它的一部分。在网络安全方面的投入更加成为研发投入的必要。

陈宁：这种投入可能并不是额外的投入。

吕一平：没错。

陈宁：就像security和safety，security引发了safety的问题，所以这些投入不是凭空多出来的投入，而是为了保证车辆质量投入必要的研发资金，从行业发展来说，这方面的投入必不可少。

主持人：刚刚两位嘉宾的分享我们也意识到数据安全的重要性，从意识到重要性，到车企打造完善的网络安全体系我们大概要经历一个什么样过程？

陈宁：这个过程很漫长，需要时间积累。对大部分汽车企业来说数字化是相对新的东西，就我前面提到，数字化有很多新的东西，也有很多风险，需要消化。具体到车上，汽车厂特别关注数据安全，但是我觉得数据安全只是大的安全里的一个内容，想做好数据安全要打好很多所谓的低阶工作，比如云上安全、技术架构安全，很多相关的网络安全建设先跟上去，比如云上的边界防护、安全的监测、网络安全的漏洞或者网络安全响应的能力，这些都需要时间打磨。技术完全落地，这其实和汽车的有些概念不太完全一样，因为对汽车来说，比如汽车某一个功能可能做不好的情况下换一个零件，或者买一个方案测试下可以用。但网络安全本身和汽车所谓的功能安全有一点点不一样，它的边界相对模糊，没有绝对的安全，也没有绝对的攻不破的堡垒，这注定了需要很多时间去打磨和完善。现在汽车行业慢慢向网络安全转，很多功能要求是为了safety服务，但security也要慢慢理解safety的东西，对于主机厂来说，到底造成了什么样的影响，对safety来说是比较抽象的东西，那么需要具体化，比如影响到车辆驾驶有很多safety，如果影响了数据安全，可能和safety没有关系，而完全和security挂钩，所以融合需要时间。同时在技术方面也需要时间去匹配，比如腾讯等互联网企业、安全企业也需要时间更好地了解车辆技术，车辆技术天生需要注重安全，有些内容可以重合，比如个人隐私方面可以高度重合。

除了技术因素之外很重要的是人的因素，中国现在网络安全的每年高校输送毕业生大概是十来万，但去年缺口是非常大，人才缺口越来越大，涉及到汽车网络安全的人才缺口更大。所以我们需要时间找到这样的人，或者培养这样的团队，让他们适应到环境中，贡献自己，将更好的技术能力赋能上去。

同时，以前汽车卖出去之后，使命基本上结束了，除非维修或者维保，不再关注车辆本身。但是，电动化和网络化之后，车辆出去进入到一个新阶段，称之为车辆运营阶段。因为要关注车辆的自动驾驶的状态，关注用户驾驶习惯或者用户车辆的状态，这些数据和状态都需要专业的人，实时地提供所谓的监控或者服务或者异地响应，并不是买了一套工具，如果这么简单的话找腾讯买一套工具摆在这里就万事无忧了。但并不是如此，优秀的工具需要优秀的人才或者优秀的团队使用，成熟的团队人力因素很重要。

吕一平：刚才陈宁博士提到今天主要议题是如何做好数据安全底座，造坚固的城墙底座没有做好的话，数据安全基本上是做不好的事情，的确需要周期。国家在出台安全合规性要求越来越快，能给车企应对的时间非常紧张。所以在这个情况下，怎么样能快速地将能力建立起来很重要，但目前看到一个挑战是，对汽车行业来讲，在数字化投入部分，在网络安全投入只有2%到3%左右，而对于金融行业经历了二十年的IT能力建设，目前网络安全投入大概8%到10%。所以，投入加大可以加速能力建设。所以，我们非常建议汽车行业投入，要考虑到时间窗口并不太长，这是一个很大的挑战和风险。

第二，关于人才能力建设和人才梯队建设来看，我们看到这点，每年国家能够通过高校体制培养出来的人才和行业真正需求有很大的差距，而且当出现严重失衡的情况下；人才有更大溢价能力，看到信息安全专业水平不断地上来，这是供求关系失衡造成的问题。所以人才引入和培养是很大的过程，这是长周期的过程，但在市场上我们从外围观察，汽车行业传统的新生代的体系是否可以支撑数字化时代下的需求。这是很大的挑战，也是车企需要思考的问题，如何快速成为数字化公司，在数字化体系下对人才引入的政策更加灵活，人才薪酬待遇更加灵活，汽车行业在数字化时代所需要的新型人才和新型能力，这和投入相关，这个过程不会那么快。所以这需要汽车行业思考的重点。

陈宁：逐步发展的速度不能满足现在国家政策或者国家监管的要求了，因为从2016年“网安法”（《网络安全法》）发布之后，中间两

关于工厂车间安全的知识

工厂车间是最容易发生安全事故的地方，了解一些基本的 安全知识 ，对于保护个人生命安全有重要意义。下面是我为大家整理的关于工厂车间安全的知识，一起来看看吧!

关于工厂车间安全的知识

①车间内的电气设备，不要随便乱动。自己使用的设备、工具，如果电气部

分出了故障，不得私自 修理 ，也不能带故障运行，应立即请电工检修。

②自己经常接触和使用的配电箱、配电板、闸刀开关、按钮开关、插座、插

销以及导线等,必须保持完好、安全,不得有破损或将带电部分裸露出来。

③在操作闸刀开关、磁力开关时，必须将盖盖好，防止万一短路时发生电弧

或熔丝熔断飞溅伤人。

④需要移动某些非固定安装的电气设备，如电风扇、照明灯、点焊机等时，

必须先切断电源再移动。同时导线要收拾好，不得在地面上拖来拖去，以

免磨损。如果导线被物体轧住时，不要硬拉，防止将导线拉断。

⑤在一般情况下，禁止使用临时线。如必须使用时，得由工程部批准，同时

临时线应按有关安全规定装好，不得乱拉乱拽。且应按规定时间拆除。

⑥在打扫卫生、擦拭设备时，严禁用水去冲洗电气设备，或用湿抹布去擦拭

电气设备，以防发生短路和触电事故。

⑦发生电气火灾时，应立即切断电源，用黄砂、二氧化碳、四氯化碳等灭火器材灭火。切不可用水或泡沫灭火器灭火。因为它们有导电的危险。救火时应注意自己身体的任何部分及灭火器具不得与电线、电气设备接触，以防发生触电。

工厂车间的机械事故

机械事故造成的伤害主要有以下几种：

①机械设备零、部件旋转运动时造成的伤害。例如机械设备中的齿轮、皮带轮、滑轮、卡盘、轴、光杠、联轴节等零、部件都是做旋转运动的，旋转运动造成人员伤害的主要形式是绞伤和物体打击伤。

②机械设备的零部件做直线运动时造成的伤害。例如锻锤、冲床、切板机的施压部件、牛头刨床的床头、龙门刨床的床面及桥式吊车大、小车和升降机构等，都是作直线运动。做直线运动的零部件造成的伤害事故主要有压伤、砸伤、挤伤。

③刀具造成的伤害。例如车床上的车刀、铣床上的铣刀、钻床上的钻头、磨床上的磨轮、锯床上的锯条等等都是加工零件用的刀具。刀具在加工零件时造成的主要伤害有烫伤、刺伤、割伤。

④被加工的零件造成的伤害。机械设备在对零件进行加工的过程中，有可能对人身造成伤害。这类伤害事故主要有(1)被加工固定不牢被甩出打伤人，例如车床卡盘夹不牢，在旋转时就会将工件甩出伤人。(2)被加工的零件在吊运和装卸过程中，可能造成砸伤。

工厂车间的电气事故

电气事故是由局外能量作用于人体或电气系统内能量传递发生故障而导致的人身和设备的损坏。电气事故可分为触电事故、静电事故、雷电灾害、电磁场危害、电路故障等五类。

①触电事故：是由电流的能量造成的。触电是电流对人体的危害。电流对人体的危害可以分为电击和电伤。绝大部分触电事故都含有电击的成分。与电弧烧伤相比，电击致命的电流小的多，但电流作用时间较长，而且在人体表面一般不留下明显的痕迹。

②静电事故：静电指生产工艺过程中和工作人员操作过程中，由于某些材料的相对运动，接触与分离等原因而积累起来的相对静止的正电荷和负电荷。这些电荷周围的场中储存的能量不大，不会直接使人致命。但是，静电电压可能高达数万乃至数十万伏，可能在现场发生放电，产生静电火花。在火灾和爆炸危险场所，静电火花是一个十分危险的因素。

③雷电灾害：雷电是大气电，是由大自然的力量分离和积累的电荷，也是在局部范围内暂时失去平衡的正电荷和负电荷。雷电放电具有电流大、电压高等特点。其能量释放出来可能产生极大的破坏力。雷电除可能毁坏设施和设备外，还可能直接伤及人、畜，还可能引起火灾和爆炸。

④电磁场危害：也叫射频辐射危害，是指人体在高频电磁场作用下吸收辐射能量，使人的中枢神经系统、心血管系统等部件会受到不同程度的伤害。电磁场危害还表现为感应放电。

⑤电路故障：电路故障是由电能传递、分配、转换失去控制造成的。断线、短路、接地、漏电、误合闸、误掉闸、电气设备或电气元件损坏等属于电器电路故障。电气线路或电气故障可能影响到人身安全。

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