一、物理设备层的脆弱性暴露
工业互联网的基础设施由数以万计的智能设备构成，这些IIoT（工业物联网）终端设备往往存在固件更新滞后问题。某汽车制造企业的案例显示，其焊接机器人因未及时修补CVE-2021-44228漏洞，导致生产线被植入恶意程序。设备制造商为追求成本控制，普遍采用通用通信协议，这种标准化接口反而成为攻击者逆向工程的突破口。更值得警惕的是，部分老旧设备仍在使用默认密码配置，为工业控制系统（ICS）安全埋下重大隐患。
二、数据安全面临多维挑战
工业云平台汇聚的生产数据价值远超传统IT系统，但数据全生命周期管理存在显著漏洞。某能源企业的SCADA系统曾遭中间人攻击，导致实时工况数据被篡改。在数据共享场景下，工业大数据的权属界定模糊，合作伙伴间的数据交换缺乏可信计算环境。更棘手的是，AI驱动的预测性维护系统可能因训练数据污染产生误判，这种隐性风险往往在事故发生后才能被发现。
三、网络架构的复合型风险
IT与OT网络的深度融合打破了传统安全边界，制造企业常见的三层架构（企业层、控制层、现场层）面临横向渗透威胁。某半导体工厂遭遇的勒索病毒攻击，正是通过办公网络侵入MES（制造执行系统）。5G技术的应用虽然提升了连接效率，但网络切片的安全隔离仍存在技术盲区。企业该如何平衡网络开放性与安全性？这需要从协议栈层面重构防护机制，在TSN（时间敏感网络）中嵌入动态加密模块。
四、供应链安全的蝴蝶效应
工业互联网生态涉及数百家供应商，单个组件的安全隐患可能引发系统性崩溃。某工程机械厂商的远程监控系统，因其第三方SDK存在后门，导致全球2万台设备离线。软件物料清单（SBOM）的缺失使得漏洞追溯异常困难，开源组件的license合规问题更可能引发法律风险。建立供应商安全能力评估体系，实施贯穿产品生命周期的二进制代码审计，已成为头部企业的必备措施。
五、人为因素的安全缺口
操作人员的安全意识薄弱是工业互联网的最大软肋。某炼油厂DCS系统遭受钓鱼邮件攻击，根本原因是运维人员违规使用USB设备。权限管理混乱同样值得警惕，工业云平台的IAM（身份访问管理）系统若不能实现细粒度控制，就可能出现越权访问事故。定期开展工业控制系统红蓝对抗演练，建立基于零信任的动态访问控制模型，是弥补人为缺陷的有效手段。
工业互联网安全本质是风险管理能力的持续进化。企业需建立覆盖"端-管-云-用"的四维防护体系，将安全能力植入工业互联网平台基因。通过动态威胁情报共享、工业协议深度解析、AI异常检测等技术创新，构建具备自免疫、自修复特性的新一代工业安全架构。唯有将安全思维贯穿数字化转型全过程，才能真正释放工业互联网的变革潜力。