应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置，但就目前发展来看，工业大模型要落地，扔面临数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、算力成本高、行业知识不足、应用场景受限、成本和几乎壁垒等诸多难题。
工业数据安全是指在工业领域中，确保工业数据的机密性、完整性和可用性得到保护，防止未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。
当前密码技术与产品尚无法完全满足智慧城市的安全需求，在城市公共基础设施、跨领域数据安全汇聚和共享交换、城市高带宽融合通信网络等方面，存在较为突出的需求缺口。
在结合大模型与数据仓库时，确保数据安全和隐私的关键措施包括实施端到端的数据加密、严格的访问控制和身份验证机制，以及对数据进行匿名化或去标识化处理以保护个人隐私。
对数据进行风险识别，精准把脉。从基础环境风险、合规风险、数据安全现有能力评估等维度进行数据风险识别。对现有数据资产风险有了清晰的认知，才能更好地给出风险处置建议及安全保障体系建设规划指导。
数据安全是管理逻辑，要求合规、合法。方便工作是业务逻辑，讲究时效性和经济性。尽管各家单位都要求“最小必要”原则使用数据，但实际上，出于“方便工作”的考虑，大多数人员都扩大了自己使用数据的权限。
