制造大数据安全存储交换技术：模式与关键技术

"该文探讨了面向制造大数据的安全存储交换技术，旨在解决大数据在存储和交换过程中的安全风险。文章提出了一个存储交换模式，利用可搜索加密技术、基于属性的访问控制以及进程度量方法来确保数据的安全。同时，文中对这些关键技术的现状和局限进行了分析，并对未来的发展方向进行了展望。背景是工业互联网的发展，它带来了制造环境的变化，但也增加了数据交换的风险。政策如‘中国制造2025’和‘互联网+’推动了这一领域的研究。国内外的对比显示，德国在工业数据空间项目上走在前列，而中国则在构建中心式数据共享交换平台上面临挑战。" 在制造领域，大数据的运用已经成为提升效率和降低成本的关键。然而，随着大数据的广泛应用，如何保证这些敏感数据在存储和交换过程中的安全性成为一个亟待解决的问题。本文提出的面向制造大数据的安全存储交换模式，就是针对这个问题的解决方案。此模式的核心在于采用先进的技术手段，如： 1. 可搜索加密技术：允许用户在加密数据的基础上进行搜索操作，确保在不暴露原始数据的情况下实现数据检索，从而防止数据在查询过程中被非法获取。 2. 基于属性的访问控制：通过设定数据访问权限，仅允许具备特定属性或角色的用户访问特定数据，这有助于限制未经授权的访问和数据泄露。 3. 进程度量方法：通过对数据的动态监控和评估，可以及时发现潜在的安全威胁，预防数据泄露的发生。 这些关键技术在当前的实践中已有一定的应用，但仍然存在局限性，例如加密技术可能导致搜索效率下降，访问控制的灵活性和可扩展性有待提高，以及度量方法的实时性和准确性需进一步优化。未来的研究和发展将着重于解决这些问题，提高技术的实用性。 全球范围内，德国的工业数据空间项目(Industry Data Space, IDS)为数据安全共享提供了参考。该项目通过构建一个可信的数据网络，促进了跨域数据的交换和应用。相比之下，中国的数据共享交换模式更倾向于政府主导，但在实施上面临着技术与信任机制的挑战。 结合我国的政策背景，如“中国制造2025”等，推动制造业转型升级的同时，也需要加强数据安全技术的研发和应用，以构建更加安全、高效的数据共享环境。未来，中国可能需要借鉴国外的成功经验，结合国情，发展出适应本土特色的工业大数据安全存储和交换策略。