隨著工業互聯網的快速發展，數據安全問題日益凸顯。天融信李雪瑩博士提出，應以工業特征為核心，構建一套完整的工業互聯網數據安全體系，這一理念在技術開發層面具有重要的指導意義。

工業互聯網與傳統互聯網在數據特征上存在顯著差異。工業數據通常具有高實時性、強連續性、多源異構等特點，且涉及生產控制、設備狀態等關鍵信息。李雪瑩博士強調，數據安全體系的構建必須充分考慮這些工業特征，從數據采集、傳輸、存儲到處理的全生命周期進行防護。

在技術開發層面，李雪瑩博士建議采取分層防御策略。在邊緣側加強數據采集安全，通過輕量級加密和身份認證技術，確保源頭數據的可信性。在網絡傳輸層應用工業協議深度解析技術，實現對異常流量的實時檢測與阻斷。在平臺層構建數據分級分類機制，結合人工智能算法，對敏感數據進行動態脫敏和訪問控制。

李雪瑩博士還指出，工業互聯網數據安全體系應具備自適應能力。通過引入行為分析和威脅情報共享技術，系統能夠根據工業環境的變化動態調整安全策略。同時，她強調安全體系需與工業生產流程深度融合，避免因安全防護影響生產效率。

這一技術開發路徑已在多個工業場景中得到驗證。例如，在智能制造領域，天融信基于工業特征的數據安全方案成功幫助企業實現了生產數據的安全流轉與共享，在保障業務連續性的同時有效抵御了外部攻擊。

李雪瑩博士認為，隨著5G、人工智能等新技術的廣泛應用，工業互聯網數據安全體系將向智能化、平臺化方向發展。技術開發應更加注重標準化與開放性，推動形成覆蓋全產業鏈的安全生態，為工業數字化轉型提供堅實保障。