腾讯方斌构建数字化安全助手

腾讯方斌针对工业互联网安全现状，提出以安全大数据为基础构建数字化安全助手，具体内容如下：工业互联网安全薄弱环节与风险管理的紧迫性方斌指出，互联网平台、设备等供应链已成为工业互联网安全的薄弱环节。例如，台积电因忽视漏洞导致WannaCry病毒侵入，造成重大损失；Level One汽车厂商也因类似问题引发安全事件。这些案例凸显了企业提升全流程、全业务风险管理能力的紧迫性。腾讯在汽车领域的安全实践与成果腾讯在与宝马汽车的合作中，通过安全检测发现14个漏洞，涉及多个系列车型。这一实践验证了供应链安全漏洞的普遍性，也展示了专业安全团队在风险识别中的关键作用。数字化安全助手的构建框架腾讯智慧安全提出以安全大数据为核心，融合业务态势感知与人工智能技术，构建风险量化模型和安全指数。其核心功能包括：风险量化：通过模型分析漏洞、攻击路径等数据，量化安全风险等级。态势感知：实时监测供应链、设备、平台等全流程安全状态。智能决策：基于安全指数生成动态防护策略，辅助企业快速响应威胁。技术支撑与优势数据驱动：依托腾讯海量安全数据，覆盖网页挂马、文件伪装等攻击场景（如系统漏洞利用、文件捆绑传播等）。AI融合：利用机器学习优化风险预测，提升对未知威胁的识别能力。场景适配：针对工业互联网特点，定制供应链安全、设备防护等专项模块。应用价值该方案可帮助企业从被动防御转向主动预警，降低因供应链漏洞引发的生产中断、数据泄露等风险，同时满足合规要求，提升整体安全运营效率。