工业互联网数据安全流通关键技术

王晨宇 鹿瑞超 陶小峰

北京邮电大学 北京 100876

引言

工业互联网的提出开启了工业4.0时代，工业互联网以海量数据采集、汇聚、分析为基础，为工业以及产业的数字化、网络化、智能化的实现提供了途径，对整个工业领域，例如制造业、航空、公路和铁路运输、电力、石油和天然气、医疗保健，都产生了深刻的影响[1]。工业互联网能够帮助企业节约更多的成本和时间，保证工业制造中更好的互联互通，提高了运营效率、降低了安全风险。

当前，工业互联网的安全形势日益严峻。2020年《工业和信息化部办公厅关于推动工业互联网加快发展的通知》[2]出台，通知指出了加快发展工业互联网基础设施建设，健全工业互联网安全保障体系的必要性。随着工业互联网的快速发展，工业控制系统逐渐接入公网且存在大量高危漏洞，带来了新的安全挑战。工业互联网中工控系统的协议是控制系统实现数据采集、命令传递和执行、状态监控等工业控制功能的关键，工业控制系统与互联网连接后，传统工业控制系统的封闭环境被打破，早期协议设计缺乏安全考虑以及新威胁的引入，使得工业控制协议的安全问题尤为突出。在协议设计上存在认证机制、加密机制、完整性保护缺失或不足等问题。此外，工业互联网中的联网设备和平台有许多高级别的安全漏洞，存在很多安全隐患，例如弱口令漏洞、未授权访问漏洞、目录遍历漏洞、结构化查询语言注入漏洞等；工业企业各类应用普遍在身份认证、访问控制和敏感信息保护等方面存在大量安全问题[3]。

工业互联网通过网络、平台以及数据，实现人、机、物等要素之间的有机联动，深刻变革了传统的制造模式，构建起了全新的工业生产制造方式，实现了全要素、全面连接的网络体系和产业体系[1]。数据要素的流通是工业互联网产生价值的重要基础，实现具有不同协议和架构的设备之间的相互连接和交互、各类数据采集/传输/控制的安全可靠互联模型，以及生产设备、控制系统和云端之间安全互联，构建数据安全流通机制，是实现工业互联网价值的关键之一。

密码技术可以保障工业互联网中信息的保密性、完整性、真实性，是保障工业互联网安全的最基础的手段之一。基于密码技术，能够构建工业互联网中人与制造设备、人与云、制造设备之间、制造设备与云之间的可靠互联，保证关键生产数据和指令的安全传输。在此基础上，基于隐私计算技术，可实现工业互联网中生产数据的安全流通，构建可信的“信任根”“信任链”和“数据流通链”，推动工业互联网的健康安全发展。

本文立足于工业互联网中数据的安全流通，从企业层和产业层两个层统筹考虑，对企业内部工业互联网中关键要素的可信互联场景与需求进行了总结，并进一步从产业的角度，阐述在关键要素的可信互联后，数据在不同企业之间安全流通需要考虑的隐私计算问题。随后，针对工业互联网中关键要素的可信互联问题，总结了目前基于密码技术的认证与密钥协商等协议的研究热点及关键问题；针对产业层敏感数据的共享与计算，总结了3类隐私计算技术的实现思路及关键问题。

1 工业互联网安全现状

1.1 工业互联网体系架构

如图1所示，工业互联网大致由边缘层、基础设施层、平台层、应用层、用户管理模块和安全管理模块组成。边缘层是工业互联网体系架构的基础，提供数据采集、数据处理、边缘计算等功能，实现边缘设备的实时连接和业务流程控制；基础设施层为工业互联网的运行提供计算、存储、网络等方面的基础支撑；平台层是工业互联网体系架构的核心，为应用软件开发构建了一个可扩展的操作系统，提供应用全生命周期服务环境与工具、工业大数据管理等功能；应用层与工业互联网业务进行深度融合，实现业务模型、技术、数据等的实际落地[1]，可以解决不同细分行业的各种问题，形成满足不同行业、不同场景的应用服务；用户管理模块负责管理用户，包括用户注册、子账户管理、身份认证、角色控制等功能；安全管理模块负责保证整个工业互联网体系的安全，包括设备安全、访问控制、隐私计算、入侵检测等功能。

图1 工业互联网体系结构图

1.2 工业互联网可信互联及数据流通需求分析

与传统的工控系统不同，工业互联网打破了原来封闭可信的环境，使得工业设备逐渐智能化，业务与云不断深入融合。一方面，传统工业设备上运行的许多嵌入式固件是不安全且高度脆弱的，工业互联网有较多的攻击切入点；另一方面，工业设备与互联网的融合也将传统互联网的安全威胁蔓延至工业网络，而工业网络中的信息安全问题甚至和人身安全、国家安全相关。因此，保障工业互联网的安全运行至关重要。工业互联网中关键要素的可靠互联互通是保障工业互联网安全运作的基础。

如图2所示，在工业互联网场景下，在企业内部，涉及到用户、工业环境设备、控制器、网关以及云等要素之间的可靠互联。这些设备之间的身份识别和认证，是工业互联网数据安全流通的基础。在产业层，为了实现更好的产业生态，以钢铁行业为例，各个企业中的数据需要相互共享流通，以实现产能协同、物流管理、资金流动等。在对数据产生的实体的真实性进行认证后，通过消息认证、签名等技术，可以保障数据来源的安全性和可追溯性，在此基础上，通过隐私计算等技术，可以在保障敏感数据不泄漏的情况下，实现数据的安全共享。

图2 工业互联网可信互联需求分析

因此，从工业互联网关键要素可靠互联互通的场景来看，主要涉及以下几方面。

1)用户与云/控制器/网关或者工业环境设备之间的可靠互联。需要通过密码技术保障接入的用户身份的可信，使得企业内的各种资源能够安全可控地被访问。

2)工业环境设备与设备/云/控制器/网关之间的可靠互联。工业互联网中存在大量的感知设备，需要通过密码技术来保障这些设备的安全接入以及与设备/云/控制器/网关之间的通信的安全性。

3)工业互联网中数据的安全流通。包含通过数据加密传输来保障数据的机密性，通过数字签名来保障数据来源的不可抵赖性，通过隐私计算来保障数据在不同企业之间的安全流通共享等。

2 工业互联网中的可信互联机制

2.1 用户与工业互联网平台(云)之间的可靠互联

用户身份认证的研究经历了基于用户所知(Something the user knows)，如口令、PIN码；基于用户所有(Something the user has)，如智能卡、硬件令牌；基于用户生物特征(Something the user is)，如指纹、虹膜等多因素认证的发展。在这些认证方法中，基于口令的身份认证(PAKE)由于其简单易用、低价兼容、方便扩展，获得了广泛的应用。但是由于用户口令构造的偏好性选择，口令重用现象明显，以口令为代表的单因素认证协议面临的安全威胁越来越严峻，因此，研究人员越来越关注两种以上认证因素联合使用的多因素认证协议的研究。

1991年，Chang等[4]首次提出了“口令+智能卡”的双因素身份认证，在这之后，这种身份认证方式在电子银行和电子医疗等安全攸关的场景中得到了广泛的推广和应用，奠定了双因素认证的基础。近年来，一些面向工业互联网的多因素认证协议陆续被提出。例如，2016年Farash等[5]提出了面向物联网的多因素认证方案，但随后被指出该方案没有实现前向安全性。Amin等[6]提出了一个面向无线传感网络的多模型基站下的认证方案。然而，Wu等[7]的研究表明，Amin等的方案易受到服务器欺骗攻击、用户模拟攻击、离线口令猜测攻击。2018年，Wazid等[8]提出了新的基于对称密码算法的用户身份方案。然而，Wang等[9]的研究表明，Wazid等的方案容易受到离线字典攻击，且没有实现匿名性和前向安全性。

工业互联网中用户身份的认证需要根据具体的企业需求，设计基于不同认证因子的、满足不同安全目标的身份认证协议，存在的挑战主要在于实现用户与资源受限的工业环境设备之间的认证。针对该问题，目前从密码学角度，提出了一些只采用对称密码算法的方案，但这类方案通常比较容易存在协议设计问题，无法达到声称的安全目标；从非密码学角度，一些基于硬件的(例如物理不可克隆函数的)认证方案被提出，这类方案对硬件特性的假设依赖较高。如何高效地实现用户与资源受限的物联网设备的可靠互联，同时实现前向安全性、用户匿名等安全目标，是一个尚待解决的问题。

2.2 工业环境设备与控制终端(云)之间的可靠互联

设备接入认证是工业互联网建立可靠互联网络的关键一步。这些终端设备承载的业务复杂敏感，十分容易吸引不法分子，为了能够与远端的服务器或者控制中心通信，它们需要完成自身的认证和完整性校验。且由于这些设备通常部署于无人值守的环境中，攻击者一方面很容易获取设备中的密钥来仿冒终端设备；一方面，也容易实现无线链路的窃听和干扰，引发拒绝服务攻击。因此，实现工业制造设备的安全接入，保障工业互联网中的设备具有合法的身份非常关键。设备的接入认证主要采用基于密码学的身份认证，传统的基于密码学的设备接入认证方式可能会使系统资源消耗过大导致系统拥塞，因此研究人员考虑将聚合签密方案应用到工业环境设备与控制终端间的可靠互联中。

近年来，一些面向工业互联网的聚合签密方案陆续被提出。2018年，Cao等[10]在5G环境中利用基于身份的聚合签密技术实现了设备接入认证。2021年，Saddam等[11]面向工业互联网提出了一种基于身份的轻量级通用代理签密方案，该方案在选择密文攻击下具有不可区分性，且通信和计算成本要比其它同类型方案要好。2022年，Dohare等[12]提出了一个以云雾为中心的面向工业互联网的无证书聚合签密方案，该方案可以实现设备间的相互身份认证，并保证数据的保密性、完整性、真实性。

与传统的先签名后加密的聚合数字签名技术相比，聚合签密技术可以在一个逻辑步骤内同时完成保密和认证操作，并且该技术的计算和通信成本较低，这可以使密码方案的设计变得简单。目前，面向工业互联网场景的聚合签密技术主要包括基于身份的聚合签密和无证书的聚合签密。在基于身份的聚合签密技术中，用户的公钥由用户的身份运算得出，用户不再需要向PKI申请证书并向其他通信实体交换证书，可以直接使用用户的身份进行密码运算。该类技术相比传统的PKI技术灵活性更高、可扩展性更好，解决了公钥的真实性问题，简化了管理密钥的复杂程度，但在该类技术中用户的私钥由密钥生成中心生成，可能会引起密钥托管问题。在基于无证书的聚合签密技术中，用户的私钥由密钥生成中心生成的部分私钥和用户自己生成的部分私钥共同组成，不会存在密钥托管问题，且该类技术不依赖证书、计算和通信开销小、系统轻量、具有强不可抵赖性，适合工业互联网领域设备与控制终端间的接入认证。

3 工业互联网中的敏感数据共享机制

工业互联网和工业大数据的发展，加速了工业数据要素市场的发展和成形。目前，工业大数据主要在企业内部或供应链间分享流通，未来会有进一步的跨域流通和交易需求。工业互联网界正在探索隐私计算等技术体系，推进工业数据要素资源的交换流通与交易。

在目前工业互联网用到的隐私计算技术中，主要的技术实现思路分为三种：以密码学为核心的技术实现、融合隐私保护技术的联合建模、依托可信硬件的技术实现。以密码学为核心的技术实现包含了多方安全计算、同态加密等多种密码学技术，例如冯琦[13]将混合多方计算模式与机器学习算法相结合，设计通信优先的安全多方计算协议，并以此为基础构造“计算—通信”代价平衡的隐私深度神经网络训练方案。融合隐私保护技术的联合建模，是将联邦学习与各类隐私保护技术相融合的技术实现方式，例如文献[14]针对工业互联网数据隐私保护问题，提出了一种基于联邦学习的高效数据隐私保护方法。依托可信硬件的技术实现是指基于硬件的信任根，对隐私数据的计算环境进行隔离和度量，数据和算法被加密后输入到可信执行环境中，仅对外输出最终的计算结果，原始数据和过程数据就地销毁，从而实现数据的“可用不可见”，例如王吾冰等[15]基于可信执行环境技术设计了机密计算框架。

目前，以密码学为核心的技术实现主要采用多方安全计算技术，它的数据加密基于严格的密码理论，在该技术中由各个参与方自己掌握拥有的数据，而不依赖任何第三方，如其他参与方、操作员、系统、软硬件等，但该技术大量使用密码学算法，计算性能存在瓶颈；融合隐私保护技术的联合建模主要采用联邦学习技术，这项技术既可以解决训练阶段数据特征单一的问题，又可以保证各参与方计算的数据量不增加，从而减少算力成本，但在该技术中利用中心服务器收集的模型梯度及权重等信息可能会存在反推出参与方数据分布的可能，且存在各参与方计算能力不一致、网络连接状态不稳定等影响操作效率的问题；依托可信硬件的技术实现主要采用可信执行环境技术，它具有通用和高效的优势，既可以作为一个独立的技术用于隐私计算，也可以和安全多方计算、联邦学习等技术结合起来保护隐私，但该技术需要较高的硬件投入，且与国际CPU厂商绑定较深，会影响可信执行环境技术的可信度。

4 结语

工业互联网通过实现人、物以及数据的互联互通，加速制造业转型升级，提升制造业的整体竞争力，已成为新工业革命的关键支撑和智能制造的重要基石。文章探讨工业互联网中各要素之间可靠互联需求，提供基于密码技术和隐私计算技术的数据安全流通机制，为工业互联网构建可信的“信任根”“信任链”和“数据流通链”，推动工业互联网的健康安全发展。