建议在工业互联网总体安全策略中纳入深度学习技术方面的内容,构建可覆盖安全业务全生命周期、以主动智能响应为核心特征的工业互联网纵深安全防御体系。深度学习应体现在整个工业互联网安全架构中,据此连接工业互联网的各个层次,建立对安全事件“预警、监测、处置、防护”的动态防御体系,系统综合地维护工业互联网安全。开展深度学习在工业互联网安全方面的应用,仍然存在一些亟待解决的关键技术问题,建议计算机、神经科学、自动化等学科领域的研究人员共同努力,协同开展应用突破,瞄准国际领先的发展目标来构建工业互联网安全生态。前瞻论证交叉领域创新性研究的重点方向,通过示范效应带动整个技术链的深化拓展。立足工业生产的实际场景和迫切需求,采取应用与问题联合驱动的模式,稳步攻关两者融合中存在的关键技术瓶颈。
(三)合理保障深度学习与工业互联网安全交叉融合领域的资源投入深度学习在工业互联网安全领域的应用前景广阔、潜在价值显著,应合理增加在深度学习与工业互联网交叉融合方向的人、财、物投入。建议加强管理政策或行业性规划研究,鼓励科研人员自主联合,深化工业企业、高校、科研机构的三方合作关系,形成“政、产、学、研”合作体系,更好完善深度学习技术体系及其与工业互联网安全的融合应用;在实践中验证技术以凸显实效,与科学研究形成相互促进的新发展格局。