第一章 物联网安全架构 1.1 物联网的概念与内涵 8 1.1.1 物联网的基本概念 8 1.1.2 物联网发展历程 8 1.1.3 物联网的基本架构 10 1.2 国内外物联网产业发展现状及相关政策 11 1.2.1 国外物联网产业发展状况及相关政策 11 1.2.2 我国物联网产业发展现状及相关政策 12 1.3 物联网的安全架构 13 1.3.1 物联网安全整体架构 13 1.3.2 物联网感知层安全技术 14 1.3.3 物联网网络传输层的安全技术 15 1.3.4 物联网处理应用层安全技术 15 前言 第二章 物联网安全现状 2.1 物联网相关产业发展情况 18 2.1.1 物联网相关产业及发展状况 18 2.1.2 智慧交通 19 2.1.3 智慧水利 24 2.1.4 智慧管网 25 2.1.5 智慧农业 28 2.1.6 智慧城市 30 2.2 物联网安全典型事件分析 33 2.2.1 物联网攻击导致 DDoS 攻击事件 35 2.2.2 方程式组织工具泄露事件分析观察 43 2.3 物联网安全现状—从逻辑架构视角分析 49 2.3.1 物联网感知层安全现状 49 2.3.2 物联网网络传输层安全现状 50 2.3.3 物联网处理应用层安全现状 50 2.4 物联网安全相关法规与政策 52 2.4.1 国际物联网安全法规与政策 53 2.4.2 国内物联网安全法规与政策 56 2.4.3 行业领域网络安全法规与政策 58 2.4.4 国家网络安全法 60 第三章 工业物联网安全现状 3.1 工业物联网的系统架构 64 3.1.1 什么是工业物联网 64 3.1.2 工业物联网与工业互联网的关系 64 3.1.3 什么是工业物联网安全 66 3.1.4 工业物联网系统的安全技术 68 3.1.5 物联网安全建设 工业物联网安全是重中之重 69 3.1.6 工业物联网系统安全建设方案—独立监控网 70 3.2 工业物联网漏洞分析 71 3.2.1 工业物联网漏洞分布 71 3.2.2 2016 年 top10 漏洞 73 3.3 2016 年工业物联网方面大事记 76 3.4 我国对工业物联网的安全相关法规与政策 78 3.4.1 我国工业控制系统安全法规与政策 78 3.4.2 行业领域工控网络安全法规与政策 81 第四章 物联网安全保护技术 4.1 物联网感知层安全保护技术 88 4.1.1 物联网感知层的构成 88 4.1.2 传感器网络安全保护技术 90 4.1.3 智能摄像头及其安全保护 92 4.1.4 智能网关节点的安全性 94 4.1.5 智能移动终端的安全性保护 95 4.2 物联网网络传输层安全保护技术 96 4.2.1 互联网安全保护技术 96 4.2.2 移动网络安全保护技术 97 4.2.3 物联网专用网络 LPWAN 安全保护技术 99 4.3 物联网处理应用层安全保护技术 104 4.3.1 物联网处理应用层概述 104 4.3.2 物联网处理应用层信息安全问题分析 105 4.3.3 物联网处理应用层的安全防护建议 107 4.3.4 物联网处理应用层安全态势感知 108 第五章 物联网安全产业发展趋势 5.1 物联网产业发展趋势 112 5.2 物联网安全技术和产业发展趋势 114 第六章 物联网安全建设发展建议
第一部分 采用分层架构思想，由底而上的分析物联网安全风险，提出各层安全需求，并 对物联网典型行业应用的安全风险进行分析。 第二部分 针对物联网安全状况进行分析，包括物联网资产暴露情况分析、2017 十大物联 网安全事件分析、2017 十大物联网恶意软件分析，揭示物联网安全防护的必要性和紧迫性。 第三部 分针对物联网安全问题，提升物联网安全总体防护水平，给出物联网安全体系架构及解决方案。 第四部 分从物联网安全产业发展趋势、物联网安全新技术探索两个方面对物联网安全发展进行展望，同时给出了物联网安全建设的发展建议。
为了提高物联网节点可信证明的效率,提出了多个节点共同完成基于可信度的物联网 门限签名的方法。 当参与签名的物联网节点的可信度之和大于或等于阈值时,节点在证明中起 的作用变大,反之则变小。 安全分析和实例验证表明,该文方案可以抵御任意成员可信度之和 小于阈值的成员的合谋攻击,在保证物联网安全性的同时,可以有效降低物联网节点的负担。 关键词:物联网；门限证明；可信度；节点
理工程机械物联网发展脉络的基础上，提出从施工企业视角进行水平定向钻物联刚产品研发。 本文从产品构成、产品功能、产品优势、产品发展趋势等方面介绍了一款已成型的钻机物联网产品。研 究发现：钻机物联网的发展有自身内在的客观规律，它首先满足主机厂商的需要，然后再满足施工用户 的需要，最后走向平台化变革整个行业的固有施工形态。
物联网中无线传输的安全难题是制约其发展的重要瓶颈，物联网终端受限的计算能力与硬件配置以及配 备大规模天线阵列的窃听者给物理层安全技术带来了新的挑战。针对该问题，该文提出一种可对抗大规模天线阵 列窃听者的轻量级噪声注入策略。首先，对所提出的噪声注入策略进行介绍，并分析了该策略的安全性；然后， 基于该策略得到了系统吞吐量的闭式表达式，并对时隙分配系数和功率分配系数进行优化设计。理论和仿真结果 表明，通过对物联网系统参数进行设计，所提出的噪声注入策略能够实现私密信息的安全传输。
通过对数据融合过程建模，发现并 刻画被输入数据和融合结果之间的联系，并利用这一模型发现异常的数据融合结果，杜绝恶意数据融 合，优化物联网传输安全．首先，在节点／网络的输入端和输出端分别进行数据收集，构建了基于被融合 数据的特征压缩摘要机制，提升了数据收集效率并优化了节点资源消耗；其次，提出了基于概率图概率 模型的数据融合模型，描述被融合数据和融合结果的时空域关系，并基于这一模型高效检测异常数据融 合结果．实验结果表明：所提出的方法能够高效、准确地发现恶意数据融合操作，优化物联网传输安全．
为了促进江苏省智能农业的发展，该文开发了一种基于物联网 Android 平台的水产养殖远程监控系统， 实现了对多传感器节点的信息（pH 值、温度、水位、溶解氧等环境参数）远程采集和数据存储功能，实现了对多 控制节点的远程控制。系统不受时间地域限制，用户可以在任何具备网络覆盖的地方从手机上浏览并获取数据， 将数据从数据库中导出到用户的 SD 卡上，以 TXT 格式存储，系统多手机用户客户端可以共享一台服务器，具有 很高的性价比。系统采用 CC2430 作为底层管理芯片，控制部分采用模糊 PID 控制算法，系统通过在江苏省溧阳 长荡湖实验基地系统的实际调试，各项指标均达到要求，温度测量精度达到 0.5℃，pH 值测量精度达到 0.3，溶解 氧的控制精度在±0.3 mg/L 以内，水位波动控制在平均±1 cm 左右，能够满足水产养殖的需要。
5大维度、23个三级指标，全面剖析中国46个城市数据中心发展情况。 数据中心产业链由上游基础设施、中游运营服务及解决方案提供商、下游终端用户三部分构成。基础设施包括IT设备、电源设备、制冷设备、配套工程等，主要提供基础设施和硬件设备等基础保障。中游包括为数据中心提供集成服务、运维服务等整体解决方案以及提供云服务等相关服务的供应商。终端用户渗透多个行业，主要应用于互联网、工业、医疗、金融、公共服务等行业。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
中服云工业物联网平台入选工信部工业互联网优秀产品、制造业与互联网融合发展试点示范项目，并获评工业互联网平台20强之一。未来，中服云将继续深耕工业物联网领域，以自主可控的平台技术赋能更多行业的数字化、智能化转型。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
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