随着全球及我国的工业互联网产业发展，带来了新的机遇，也带来新的挑战，在安全领域体现尤为明显，无论是信息安全领域还是工控安全领域。随着工业与互联网，即OT 与IT的融合，网络战从原来的通过人、导弹，到未来的通过网络虚拟空间摧毁实体空间。
工业信息安全是工业生产安全和网络空间安全相融合的领域，包含了工业数字化、网络化、智能化运行过程中的各个要素、各个环节的安全，主要体现为工业控制系统安全、工业网络安全、工业大数据安全、工业云安全、工业电子商务安全、工业APP安全等。
全球的工业信息安全产业发展，根据工信部提供的数据，市场规模保持稳定增长，预计2017年138亿美元， 到 2023 年达228 亿美元。 其中终端安全约占47%，网络安全占33%，其他（应用安全、云安全等） 占20%。
其中 安全技术也在这个风起清萍之末的时机持续升级，诸如安全可视化、态势感知、积极防御等技术 均随着全球工业信息安全产业的发展得到了科研界、产业界的关注。
我国在全球的大浪潮中，不甘示弱，国家的政策法规充分利于行业发展。如： 2015年5月 中国制造2025，2016年5月 关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见，2016年11月 网络安全法，2016年12月 国家网络空间安全战略， 2017年11月 深化“ 互联网+ 先进制造业“ 发展工业互联网的指导意见，2017年12月 工业控制系统信息安全行动计划（2018-2020年）， 2018年 6月 工业互联网发展行动计划。
我国工业信息安全产业规模高速发展，细分行业覆盖政府、电信、金融、教育、工业等。行业格局有所调整， 地方政府投入显著提升 2017 年达1.79 亿元 ，电力行业 2017年达1.43亿元，石油石化达1.16亿。
随着工业互联网产业联盟的建立，我国工业互联网的顶层架构已经具备。
企业参与工业信息安全业务也持续增长，据工业信息安全产业联盟数据统计， 国内有 138 家企业涉足。
根据工业企业调研，80% 企业认为安全投入应占工业互联网投入的5%-20% 。大约8 亿的市场空间。
工业互联网安全之挑战：跬步千里提到工业互联网，离不开智能制造这个概念，严格说来，中国符合智能制造的企业大约只有5% 。 走在前沿的企业，如海尔已经开发了海安盾，赋能海尔工业互联网平台，基于零信任安全，重新定义工业互联网安全，每天预警和阻断互联网攻击10万次。
德国已经提出工业4.0的概念，但我国很多工业企业还没有达到工业3.0，工业化发展水平参差不齐，因此智能制造要解决五大难题： 安全生产、环保、节能降耗、提升质量、降本增效。
不积跬步无以至千里， 智能制造，安全为先 ，包括 safety+ security。 工业企业关心的不是数据，而是生产。 我们可以理解工业信息安全为三个方面：终端数据安全（仪器仪表、传感器数据等）、网络安全、数据中心信息安全。
在大多数的工业企业，我们还在建立基础的层层防御的级别：
1、多层次防火墙安全防护架构
2、应用层防护
3、内容加密等
4、以服务为核心建立智能运维中心
这个层层防御还仍然是 网络安全 范畴，对于工业企业还关心 工业控制安全 。传统上，这是两个独立领域， 随着工业互联网产业的发展，对于两个领域安全的融合提出了新的挑战。
工业互联网安全之迷思：道阻且长工控安全对于我们广大网络安全领域的厂商还是新的课题。我们可以以社会治安为比喻，在工业互联网产业中也存在工业控制治安。信息化的控制系统一切行为和风险都反映在运行数据中。
按照中控集团创始人、宁波工业互联网研究院创始人褚健老师的观点， 工业信息安全包括三个层次： 虚拟网络空间如同水上，水面主机屏幕安全，水下控制系统等硬件系统的安全。
如何统一这三个层次？这里存在很多矛盾和难点，比如： 安全和控制系统之间的矛盾？不同安全产品之间的矛盾？工业生产企业顾虑安全实施是否带来更多的风险？安全投入成本问题？缺少工控安全普遍运行规则？工控系统私有协议问题？等等。
2018年8月3日的台积电勒索停产事件，台湾三个工厂出问题，损失近2亿美元，让我们看到工业互联网安全问题的迫切性。 数据是核心，网络是基础，安全是前提。
Gartner IT-OT自适应安全架构给了我们一些基础参考，但在此基础上如何建立IT-OT一体化的自适应防护架构，仍然是一个问题。对于工业企业而言，工业互联网安全治理是一个长期的过程，需要充分考虑近期、中期、长期目标；需要战略投入和战术实施。
对于每一个从事网络安全的企业，也提出了新的挑战，如何针对性的提出满足工业互联网企业的网络安全方案，并和工控安全相结合，，从而更精准的满足工业企业的安全需求。
工业互联网安全之新星：流量可视化 安博通针对工业互联网的需求，推出新一代流量可视化产品，满足工业互联网领域以下三种典型场景的应用。
1 、配合安全产品/ 态势感知平台
僵尸网络分析：结合域名、应用行为等信息进行DGA分析。 沙箱系统联动：上传文件/文件MD5等消息。 威胁情报系统联动：上送IP/URL等信息匹配信誉库。 报文抓取：分析攻击行为时，调取特定条件的报文。 会话抓取：分析攻击行为时，调取特定的会话。 流量趋势抓取：分析攻击行为时，调取特定的流量趋势。 按需上报：将提取的报头/载荷/特定协议和应用信息上报。2 、性能方向
业务方向 NPM：时延、重传、RTT分析、抖动… APM：应用性能分析、应用和网络的边界。 针对的用户特征 存在带宽利用率检查需求，例如广域网专线。 业务复杂系统，经常变化，需要通过流量层面核查。 网络/应用性能存在问题，但边界界定不清。 存在流量调度需求，以采集到的性能数据作为依据。 需要分析网络中流量成分，协议、应用层面。 行业客户定制倾向明显。3 、内网可视化分析和追溯方向
业务方向 分析内网有哪些应用在跑，流量分布如何。 分析特定业务的用户/区域/时间使用情况分布，热度和趋势等。 分析特殊场景的流量情况，例如视频监控。 追溯需求，全包存储。 针对的用户特征 大型企业行业网，内网应用数量较多，使用情况比较复杂。 网络连通性、冗余性已经没有问题，但对流量应用不清晰。 公共安全行业调查取证类需求。