安全管理论文哪里有？本文综述并分析了国内外在工业互联网数据安全领域的研究现状，探讨了工业互联网和安全韧性的内涵与发展。结合文本挖掘与语义网络模型，构建了数据安全韧性评价指标体系，并通过云模型验证。
第1章 绪论
1.1.2 我国工业互联网平台的发展现状
本文选取2015年至2024年的数据，以“工业互联网”与“工业互联网平台”为关键词，从图1.1中可以直观看出关键词的关注度趋势。2015年11月至2017年初为起步阶段，此期间的搜索热度较低，整体低于平均水平；2017年中至2018年底为起步阶段，该时期我国逐渐加大对工业互联网的重视力度，热度快速上升，并在2018年初达到高峰；2019年至2020年为高速发展阶段，疫情推动了企业对数字化转型的需求，工业互联网的关注度再次攀升，处于较高水平；2021年后进入成熟稳定阶段，搜索热度逐渐回落并趋于平稳。我国的工业互联网平台则呈现出相对滞后的增长趋势。从图中可以看出，2015年至2019年为起步期，此阶段搜索热度较低，表明工业互联网平台的推广和应用尚未普及；2020年后进入逐步发展阶段，搜索热度开始缓慢上升。随着企业对数字化平台的需求增加，工业互联网平台逐渐受到关注，整体增速平稳上升。
第3章 工业互联网平台数据安全韧性评价指标体系构建
3.1 基于文本挖掘的指标选取原则与流程
3.1.1 评价指标体系构建原则
开展工业互联网平台数据安全韧性评价，首先应该建立一套全面精准且具有引导性和科学性的评价指标体系，确保工业互联网平台可以依据评价结果指导平台未来的数据安全建设路径，制定详细的数据安全保护措施。制定指标体系应遵循科学性、实效性、可操作性。影响工业互联网平台数据安全韧性水平的能力因素众多，需要全局性考察、多元分析，指标要符合当前平台的实际情况，可测度可分析。
合规性及透明度，指标体系应与相关法规和标准保持一致，确保能够满足法规的要求。这对于跨境业务和处理敏感数据尤为重要。涉及数据安全的重要决策和措施，确保透明度以建立信任。这也包括在平台内部透明地传达数据安全的重要性和实施措施。
第5章 YQ工业互联网平台数据安全韧性水平评价
5.1 平台概况
本章将以YQ供应链公司作为研究对象，验证基于云模型的工业互联网平台数据安全韧性水平评价的合理性。
本文选取YQ供应链管理有限公司的YQ工业互联网平台作为研究对象。该平台运用“云”的技术优势，打造全球首家钢板切割个性化定制工业互联网平台。平台运行在租用的阿里云服务器上，以云计算、大数据、5G通讯、RDS、ECS、阿里云数据安全体系等先进的技术为依托，融合互联网、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术和工业软件。平台以工业互联网技术为核心、大数据中心为依托，将钢板切割产业链上下游有效整合，以原材料集采、库存管理、流程跟踪、智能制造、物流监管、供应链金融等创新流程和技术，形成涵盖全生命周期的优化决策，实现供应链透明共享、数据敏捷协同、市场快速响应、产供销全面平衡、绿色低碳发展，构筑制造与服务融合型数字化产业价值链，带动钢板切割行业中小微企业数字化转型升级。
YQ工业互联网将着力于加快技术优化升级步伐，构建更加精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析和管理的使能平台，集中技术力量加强平台设备接入、知识沉淀、新应用开发，进一步强化平台的完整性，提升平台技术供给力量。通过不断升级平台和优化产业链结构，实现大数据治理的多层次谢东和数据聚合，链接产业链上下游，实现产业信息和数据资源全面整合。这使得数据能够理解业务需求、遵循规则、实现价值、架起桥梁，进而实现YQ在线平台与省内先行产业大脑的对接和融合。
5.2 YQ工业互联网平台数据安全韧性评价流程
本文基于构建的工业互联网平台数据安全韧性指标体系，设计了YQ工业互联网平台数据安全韧性调查问卷。问卷分为两部分：第一部分为问卷说明，分别介绍了问卷调查目的、评价指标内涵以及评分标准；第二部分为YQ工业互联网平台数据安全韧性评价，让YQ工业互联网平台的安全负责人以及参与数据安全的工作人员结合YQ工业互联网平台的数据安全实际情况进行赋分，然后再利用云模型进行综合评价。问卷设置评分区间设定为[0,100]，通过逆向云发生器确定各指标的参数。依据赋权结果，对工业互联网平台的数据安全韧性进行云模型分析。利用正向云发生器绘制韧性综合评价的云图，并将其与数据安全韧性标准评价云进行相似性对比，最终确定综合韧性评价的等级。
第7章 研究结论与理论贡献
7.2 理论贡献
第一，本文立足于韧性视角，针对工业互联网平台数据安全问题，创新性提出数据安全韧性评价体系，构建了一条从数据安全韧性指标提取、指标权重分析到评估模型构建与应用的完整研究路径。区别于以往研究多集中于网络安全、数据加密、访问控制等单一安全技术，本文基于工业互联网的复杂环境与安全挑战，提出数据安全韧性概念，并构建涵盖数据监控、数据处理、数据防护和数据恢复能力的指标体系。
第二，创新性地引入语义网络分析，构建工业互联网平台数据安全韧性指标。以往研究在数据安全评价指标的构建上多依赖专家打分或文献归纳，存在主观性强、难以全面覆盖关键因素的问题。本文通过文本挖掘提取高频词，并结合语义网络分析，客观识别工业互联网平台数据安全韧性的核心概念及关联关系，形成包含数据监控、数据处理、数据防护和数据恢复能力的指标体系。这一方法不仅提高了指标体系的科学性和系统性，也为基于大数据分析构建工业互联网评价指标提供了新思路。
第三，本文采用G1-DEMATEL组合赋权方法，弥补了传统数据安全评价方法的不足。当前研究多采用AHP、熵值法等静态赋权方法，忽略了指标间的复杂影响关系。本文通过G1法获取指标独立权重，结合DEMATEL法量化指标间的相互作用，最终形成更合理的混合权重体系，有效提升了评价体系的科学性和可靠性，也拓展了组合赋权方法在工业互联网安全领域的应用。
参考文献（略）
