摘  要：在冶金工业数字化转型背景下，DCS系统作为核心控制架构面临数据治理标准缺失、异构网络安全风险等挑战，需破解数据全生命周期管理低效与安全防护体系薄弱的双重难题。本文基于信息生态理论，构建覆盖数据采集至销毁的全流程治理框架，提出制度-组织-标准协同的治理保障体系，同时从网络拓扑优化、系统冗余设计、数据加密技术等维度构建技术防护体系，并结合人员培训、应急响应及合规监督完善管理策略，以期为冶金企业提升数据资产价值、防范关键基础设施安全风险提供参考。

关键词：冶金DCS系统；数字化转型；数据治理；安全防护

一、前言

在全球工业数字化转型的浪潮中，冶金工业作为国民经济的基础支柱产业，其自动化水平的提升对生产效率、能源利用与产业安全至关重要。分散式控制系统（Distributed Control System，DCS）作为冶金自动化的核心架构，承担着生产过程实时控制、数据采集与集中管理的关键功能，其数字化转型不仅涉及技术升级，更关乎数据资源的高效治理与安全防护。在此背景下，如何平衡数据价值挖掘与安全保护，构建适配冶金行业特性的数据治理体系与安全防护策略，成为亟待解决的关键问题。

二、冶金DCS系统数字化转型现状与

数据安全挑战

（一）系统特性分析

冶金DCS系统数字化转型中系统特性表现为对实时性具有极高要求，需要实现毫秒级的数据采集与控制响应，数据类型呈现复杂性，涵盖温度、压力等模拟量连续变化参数、设备启停等开关量状态信息以及工艺曲线等时间序列特征的时序数据，网络架构呈现异构性，通常融合PROFIBUS等工业总线与以太网技术，形成多类型网络协同工作的复杂结构。

（二）数据治理现存问题

冶金DCS系统数字化转型中数据治理现存问题体现为数据标准体系尚未健全，不同厂商提供的设备因接口协议缺乏统一规范，导致系统间数据交互存在技术壁垒，难以实现高效集成与协同处理；数据质量管控机制不完善，传感器在长期运行中可能出现性能漂移或故障，因缺乏实时有效的状态监测与数据校验手段，致使采集数据存在失真风险，影响后续分析与决策的准确性；数据共享流通机制滞后，生产环节实时数据与管理层面业务数据因系统架构差异、权限管理分散等因素，形成物理或逻辑上的隔离状态，制约数据价值在全流程中的挖掘与释放[1]。

三、冶金DCS系统数字化转型中

数据治理策略

（一） 数据全生命周期治理框架

冶金DCS系统数字化转型中数据全生命周期治理框架如表1所示。

（二）治理保障体系

治理保障体系需从多维度构建，制度层面需结合行业特性制定冶金DCS数据管理规范，对数据全生命周期各环节操作流程及部门职责进行系统性规定，形成覆盖数据采集、传输、存储、应用的标准化管理框架；组织层面可设立专门的数据管理人员，负责统筹数据战略规划、协调业务部门协同合作，打破传统组织架构下的数据壁垒。

四、冶金DCS系统数字化转型中安全防护策略

（一） 技术防护体系

1.网络安全

冶金DCS系统数字化转型的网络安全技术防护可依托双总线环形拓扑结构的特性，该结构通过冗余链路设计实现通信负载均衡分配，使系统网络在接入远超实际需求的节点时仍能保持轻负荷运行状态，同时具备强在线网络重构功能，保障数据交换过程中节点增减或网络调整不影响系统正常运行；在此基础上部署工业级入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS），针对Modbus等工控协议进行实时流量监测，通过分析协议格式、指令序列与通信模式，识别异常数据交互行为，及时发现并预警潜在的网络攻击企图，为冶金生产控制网络构建多层级的安全防护屏障[3]。

2.系统安全

冶金DCS系统数字化转型的系统安全技术防护需兼顾硬件冗余与软件加固双重维度：控制单元双冗余设计通过部署主用与备用控制模块，借助实时状态监测与热备份机制，在主控制单元发生故障时触发自动切换逻辑，确保生产控制过程无扰动延续，维持系统运行的连续性与可靠性；操作系统内核加固则通过优化系统配置、关闭非必要服务端口、实施访问控制策略及定期漏洞修复，构建最小化攻击面，同时禁用与冶金生产控制无关的服务程序，减少潜在安全漏洞被利用的风险，从底层提升系统抵御恶意代码入侵与非法操作的能力，实现硬件可靠性与软件安全性的协同增强。

3.数据安全

冶金DCS系统数字化转型的数据安全技术防护需在传输与存储环节构建加密体系并创新共享机制：传输层采用AES-256加密算法对实时数据进行高强度封装，通过256位密钥对模拟量、开关量等传输内容实施逐包加密处理，确保数据在工业总线与以太网混合传输过程中即使被截获也无法被非法解析；存储层应用透明加密（Transparent Data Encryption，TDE）技术，对存储于硬盘、数据库等介质的工艺参数、设备运行数据实施内核级加密，使数据在写入存储介质时自动加密、读取时实时解密，从物理存储层面阻断未授权访问路径；引入联邦学习技术构建分布式数据协作模式，在保留数据本地存储的前提下，通过加密参数交换实现跨部门、跨系统的模型协同训练，既满足生产优化对数据整合的需求，又避免敏感数据在共享过程中泄露，实现数据利用与安全保护的动态平衡。

（二）管理防护

冶金DCS系统数字化转型的管理防护策略需从人员能力、应急机制与供应链安全多维度强化：人员培训通过定期开展工控安全意识教育课程，结合模拟钓鱼攻击、恶意代码渗透等场景的实战演练，提升操作人员对网络攻击手段的识别能力与应急处置技能；应急响应体系建设以系统性DCS系统数据安全事件应急预案为核心，明确事件分级、响应流程与责任分工，通过每季度实战演练检验预案有效性，确保在数据泄露、系统瘫痪等突发状况下能快速启动处置程序，降低安全事件影响范围；供应链安全管理遵循国产化优先原则，在硬件选型中采用麒麟操作系统等自主可控产品，通过签订包含数据安全条款的保密协议，约束供应商在设备研发、部署及维护过程中的安全责任，防范供应链环节的潜在风险[4]。

（三）合规与监督

冶金DCS系统数字化转型的合规与监督需构建法律遵循与社会协同的双重机制：在法律合规层面，以《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》为基准，建立覆盖数据全生命周期的合规管理流程，定期委托第三方机构开展合规审计，对数据采集的合法性、存储的安全性、传输的规范性等进行全面核查，形成包含风险识别、整改建议的审计报告，推动系统运营符合国家法律法规要求；在监督机制层面，引入社会监督力量，通过定期发布数据安全治理报告、公开典型案例整改情况等方式，向公众、行业组织及监管部门披露数据安全防护措施与成效[5]。

（四）加强持续监测与动态防护

冶金DCS系统安全防护策略中的加强持续监测与动态防护需构建全链条安全管控机制，通过部署工业互联网安全监测平台，对系统全生命周期各环节实施实时监控，全面采集网络流量分布、设备运行状态、数据传输链路等多维信息，借助大数据分析技术挖掘潜在安全模式，运用机器学习算法构建动态更新的安全威胁特征库，实现对异常通信行为、协议违规操作等安全风险的智能识别与风险态势预测。基于监测数据的深度分析结果，同步调整安全防护策略，包括实时更新入侵检测系统的攻击特征规则、优化防火墙对工业协议的访问控制策略、针对系统漏洞开展精准修复等，形成“监测数据采集-风险智能分析-防护策略响应-系统优化升级”的闭环管理机制，使安全防护体系能够根据新型攻击手段演变趋势、网络环境变化特点进行自适应调整，持续提升系统对未知威胁的预警能力与动态防护的精准性，保障冶金DCS系统在数字化转型过程中始终维持较高的安全防护水平。

五、结语

综上所述，在冶金DCS系统数字化转型过程中，数据治理需构建全生命周期管理框架，从采集到销毁各环节强化标准制定、质量控制与共享机制，同时依托制度、组织、标准层面的保障体系提升治理效能；安全防护应形成技术与管理协同的防护策略，通过网络拓扑优化、系统冗余设计、数据加密技术等筑牢技术防线，借助人员培训、应急响应、供应链管理及合规监督完善管理体系。未来冶金DCS系统可进一步推动与FCS的融合，深化AI等技术在安全防护中的应用，加速国产化替代进程，以实现数据治理与安全防护的智能化、自主化发展。 

参考文献

[1]陈晔婷, 何思源, 宋语嫣, 等. 政府数据治理对企业数字化转型的影响研究[J]. 北京联合大学学报(人文社会科学版), 1-13.

[2]余思明, 王蕊, 王得力. 政府数字化转型与企业创新——基于大数据治理机构改革的准自然实验[J]. 审计与经济研究, 2025, 40 (02): 118-127.

[3]曹璇, 徐超. 数字化转型视域下高职院校数据治理策略研究[J]. 教师, 2025, (08): 17-19.

[4]付祥. 智能制造企业数字化转型中的信息安全问题及其防护策略[J]. 中国管理信息化, 2024, 27 (13): 88-91.

[5]周龙龙, 王晓韵, 赵鹏. 企业数字化转型中的数据安全防护体系建设[J]. 数字经济, 2024, (Z1): 90-95.

责编 / 马铭阳