工业数据安全：探索与实践

本书分为上中下三篇，围绕直面安全风险挑战 、掌握分类分级要略、践行安全保护措施三个层面 入手，深入剖析了工业数据本质内涵、安全态势， 系统阐述了工业数据分类分级方法，切实解决了工 业企业、工业互联网平台企业面临的不知何为工业 数据、为何以及如何开展分类分级、如何做好工业 数据安全保护等难题。本书强调实际指导意义，围 绕重点行业、典型企业，运用实际案例阐释了工业 数据分类分级管理与安全保护方法。本书为工业企 业、工业互联网平台企业提供了拿来能用、效果显 著的工业数据分类分级与安全保护策略，立足数据 安全保护迈入有法可依、有法必依的新阶段，在解 决工业数据安全新命题、释放工业数据价值新使命 等方面具有极强的实践意义。

目 录 上 篇 危中寻机：直面工业数据安全风险挑战 第1章 本质内涵：数字经济时代生产要素 1.1 工业数据的发展历程和相关概念 1.2 工业数据的趋势及特征 1.3 工业数据的战略定位 1.4 工业数据的应用 第2章 安全态势：工业数据安全形势严峻 2.1 工业数据价值增加使其成为网络攻击重点目标 2.2 海量数据集中存储引发数据安全级联效应明显 2.3 工业数据孤岛现象制约数据共享和利用 2.4 企业管理手段缺失难以防范应对安全风险事件 第3章 他山之石：国外工业数据安全政策 3.1 美国多点发力强化工业数据安全与管理 3.2 欧盟共同构建工业领域数据安全与共享“圈” 3.3 英国强调提高工业领域数据安全性与可用性 3.4 德国落实工业领域数据安全保护措施 3.5 其他国家发布工业领域数据安全保护法 第4章 前方之路：坚持有法可依有法必依 4.1 《中华人民共和国网络安全法》中的数据安全 4.2 《中华人民共和国数据安全法》中的数据安全 4.3 《关键信息基础设施安全保护条例》中的数据安全 中 篇 夯实基础：掌握工业数据分类分级要略 第5章 必经之路：工业数据为何要“分” 5.1 摸清底数才能有的放矢 5.2 抓住重点才能控制全局 5.3 确定价值才能促进应用 第6章 标识之策：工业数据如何“分类” 6.1 数据分类背景 6.2 工业数据分类原则 6.3 工业数据分类实施 第7章 评价之法：工业数据如何“分级” 7.1 数据分级方法依据 7.2 数据分级考虑因素 7.3 数据分级评定实施 第8章 实践案例：试点企业“现身说法” 8.1 工业企业分类分级案例 8.2 平台企业分类分级案例 下 篇 防患未然：践行工业数据安全保护措施 第9章 以制度标准立规矩：建立工业数据安全之基 9.1 数据管理要求 9.2 数据安全评估 9.3 应急处置要求 第10章 以监测预警为入口：打造工业数据安全之眼 10.1 数据资产监测 10.2 数据产权溯源 10.3 数据跨境监测 第11章 以生命周期为核心：形成工业数据安全之环 11.1 工业数据采集 11.2 工业数据传输 11.3 工业数据存储 11.4 工业数据使用加工 11.5 工业数据交换 11.6 工业数据销毁 第12章 行业案例 12.1 采矿业：5G智慧工厂数据安全案例 12.2 能源化工行业：在石化企业数字化转型背景下的 数据安全保护案例 12.3 铁路行业：铁路数据分类分级防护解决方案 12.4 智能制造行业：某制造企业工业数据安全服务平台建设案例 12.5 核电能源行业：核电厂DCS数据安全案例 附录 《中华人民共和国网络安全法》 《中华人民共和国数据安全法》 《工业数据分类分级指南（试行）》 《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》