1、技术痛点

集中式训练导致工艺数据暴露风险，传统加密显著降低模型性能（某测试显示AES加密使预测延迟增加470%）  

2、突破方案 

❖ 三一重工“工艺联邦大脑”项目  

❖ 采用梯度遮蔽+局部微分隐私机制  

❖ 在泵车臂架焊接参数优化场景中：  

  →各分厂数据保留本地，仅交换特征重要性向量  

  →通过KL散度约束防止反向推导原始数据  

  →模型精度损失控制在1.2%以内，数据泄露风险下降89%  

3、技术指标

联邦节点间通信量减少72%，支持1000+边缘设备同步参与模型进化 

1、技术痛点 

工业大模型对对抗样本极度敏感（实验显示FGSM攻击可使缺陷检测准确率从99%骤降至31%）  

2、突破案例 

宁德时代电极涂布AI质检系统升级：  

（1）对抗样本生成器：基于工艺物理约束的PGD攻击（非随机噪声）  

❖ 模拟涂布机振动导致的极片微皱褶畸变；  

❖ 生成包含200种工艺缺陷变体的对抗数据集。  

（2）鲁棒训练框架： 

❖ 引入Max-Min优化目标函数；  

❖ 动态平衡正常样本分类精度与对抗样本防御能力。  

（3）实战效果：  

❖ 在遭受模拟攻击时保持98.7%检测准确率；  

❖ 误杀率从行业平均6.3%降至1.8%。  

1、架构革命 

某航天装备制造集团构建“双生安全体”：  

❖ 物理实体：带可信执行环境（TEE）的工业边缘计算节点；  

❖ 数字孪生体：运行在安全容器的虚拟化模型副本。  

❖ 动态守护机制：  

  →输入数据一致性校验（DTW算法比对物理/虚拟传感器流）  

  →模型行为偏离度检测（基于KL散度的决策路径监控）  

  →毫秒级异常流量熔断（专用TSN网络切片隔离）  

2、攻防实测数据  

在模拟供应链攻击中，系统在23ms内识别并阻断异常模型权重更新，避免2000万元级生产事故  

3、技术演进趋势 

❖ 多模态安全：融合视觉、声纹、振动等多维度可信验证  

❖ 量子增强防御：基于量子密钥分发的模型更新通道加密  

❖ 生物启发免疫：模拟T细胞机制的动态安全策略演化