博客
关于我
工业互联网安全从身份认证和数据加密开始
阅读量:568 次
发布时间:2019-03-09

本文共 643 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

工业互联网发展深刻推动制造业智能化进程,但也带来新机遇与挑战。近年来,随着《关于深化"互联网+先进制造业"发展工业互联网的指导意见》的发布,国内工业互联网发展进入新阶段。各地政府纷纷推进"企业上云"战略,云计算技术在工业领域的应用迎来快速迭代。

工业互联网作为新兴的网络应用模式,正在深度融合新一代信息通信技术与先进制造业。它包含网络、平台和安全三个关键要素,其中安全性是确保产业数字化转型顺利进行的基础保障。

早期工业控制系统主要运行在独立网络环境中,主要关注功能性和稳定性而非安全性。随着工业互联网平台的普及,设备得到了与物联网和互联网的深度融合,大大提升了系统的智能化和信息化水平。然而,这也带来了安全隐患日益凸显的问题。

面对日益严峻的安全挑战,SSL/TLS协议证书成为工业互联网安全的重要策略。作为CA机构颁发的数字证书,SSL证书能够将HTTP协议升级到HTTPS协议,为工业互联网平台提供身份认证和数据加密功能。

工业互联网平台通过部署SSL证书,可在客户端和服务端建立安全连接。这种方式不仅可以防止数据窃听和篡改,还能有效保护信息传输的机密性和完整性,是应对工业网络安全威胁的有效手段。安信提供的SSL证书,正是在这一领域的关键技术应用。

工业互联网安全面临多重挑战,如操作系统漏洞、工业控制网络安全和云平台安全等。深度应用SSL/TLS协议证书的同时,需要构建多层次的安全防御体系。安信证书致力于支撑先进制造业数字化转型,助力工业互联网实现安全可控、稳定高效的运行。

转载地址:http://orspz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>