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来源：大发彩票app2022-06-21 17:48

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数字化时代应加快提升工业企业工控安全保障能力******

　　“工控安全作为网络安全的重要组成部分，是实施制造强国和网络强国的重要基石，更是促进我国制造业转型升级、国民经济高质量发展的基础。国家工信安全中心将在工信部的指导下，全面深化工控安全保障能力建设；加强技术攻关与标准研制；营造良好的行业生态环境，为推进我国工业信息化、智能化转型发展，构建安全、稳定的工业运行环境贡献智慧与力量。”在2022年中国工业信息安全大会工业控制系统安全专题论坛上，国家工业信息安全发展研究中心副主任郝志强这样说。

　　1月10日，由国家工业信息安全发展研究中心、工业信息安全产业发展联盟主办，北京珞安科技有限责任公司独家承办的2022年中国工业信息安全大会工业控制系统安全专题论坛在京举行。与会人员围绕工业控制系统安全领域前沿热点话题展开讨论，聚焦工业控制系统安全防护能力建设，分享工控安全前沿防护理念、技术创新成果和优秀案例，在工业信息化、数字化、智能化转型的时代背景下，为工控安全行业发展探索方向。

　　“工业安全是实施制造强国和网络强国战略的基础与保障。当前，工业网络环境波诡云谲变幻莫测，工业控制系统安全面临巨大威胁与挑战。”珞安科技董事长张晓东表示，我们将发挥自身优势，加快提升工业企业工控安全保障能力，为工业生产安全及两化融合健康可持续发展撑起“保护伞”，为制造强国和网络强国战略实施筑牢“防护墙”。

　　以油气行业为例，中国石油集团工程技术研究院信息中心副总经理梅运谊表示，油气物联网体系框架完整、技术框架相对成熟、应用场景丰富，由于终端种类多、规模大、难监管，数据量大且分散、风险大，安全防护能力不足等原因，面临巨大安全挑战。油气田企业应从技术防护、防护管理、防护运营等方面出发，结合油气物联网实际状况，构建覆盖感知层、网络层和应用层的综合安全防护体系。

　　近年来，中国电子技术标准化研究院致力于工控安全标准的宣贯推广，制定了工控安全贯标工作的完整流程、开发了贯标服务平台，贯穿工控安全防护设计、建设、运维的全生命周期，切实提升工业企业信息安全防护水平和能力。“全球范围内工业信息安全事件频发，我国工控安全问题突出。国家对于工控安全问题高度重视，陆续出台工控安全相关政策法规和标准，对相关工作进行指导规范。”中国电子技术标准化研究院工控安全实验室运营总监夏冀说。

　　针对工业控制系统网络安全常见问题，国家工信安全中心检查评估所研究发现，工业企业在安全管理和安全技术等方面存在安全配置策略缺失、边界防护薄弱、设备安全漏洞、主机防护不足、安全管理体系不健全和供应商管理缺陷等典型问题。国家工业信息安全发展研究中心检查评估所副所长于盟建议，工业企业应从安全管理机制、安全协调小组、安全管理责任人、安全责任制和安全防护措施等六个方面落实工控安全责任，加快工控安全防护建设，做好工控安全工作。

　　伴随工业智能化的发展，工业基础设施与IT系统深度融合，工业走向互联与开放。绿盟科技工业互联网及物联网安全首席专家王晓鹏表示，鉴于工业形态多样的特性，现有安全架构在解决多工业场景下网络安全问题时缺乏灵活的适配能力。构建弹性灵活的安全防护体系，对于智能化发展的工业企业来说显得越发重要。绿盟科技提出构建弹性的、融合多元资源的安全能力以解决工业发展中的安全困扰。（记者李政葳刘昊）

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。