一、前言工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的新兴工业生态与应用模式，通过“人、机、物”的泛在可靠互联，连接生产全要素、全产业链、全价值链，推动制造业生产方式和企业形态变革。工业互联网安全是实现工业互联网高质量发展的前提条件。《加强工业互联网安全工作的指导意见》（年）强调了工业互联网安全的重要价值，要求探索利用人工智能等新兴技术来提升安全防护水平。深度学习具有较强的自动特征提取能力，为大数据时代的工业互联网安全（以应用场景复杂、数据规模庞大为特征）提供了更智能、更准确、更先进的分析工具[1]：基于原始数据，使用一系列非线性处理层来学习不同抽象级别的数据表示；通过端到端的优化来定义、识别隐藏模式，提取高度非线性、极为复杂的特征；无需人工从领域知识中提取最佳特征，支持数据驱动的工业应用。也要注意到，深度学习的引入和应用，使得工业互联网系统更易面临恶意攻击或非法利用（见图1），具有导致决策判断失准、造成工业制造损失的潜在风险[2]。图1工业互联网安全面临深度学习引入的攻击威胁深度学习应用于工业互联网，有关安全方面的研究开始出现，但依然缺乏较为完善的应用图景，且对深度学习系统自身安全问题
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