面向 5G 与物联网的多维数据融合安全防护系统创新与实践
作 者：
郭常鑫
摘 要：
针对 5G 与物联网深度融合场景下异构网络安全边界模糊化、频谱资源竞争及多模态数据泄露等传统安全防护体系难以应对的问题，本研究提出一种面向 5G 与物联网的多源数据融合安全防护技术。通过整合 5G 信令数据、物联网设备状态数据与无线频谱数据，构建跨域数据融合架构与无线 - 网络协同防护机制，并基于卷积神经网络、长短期记忆网络、图神经网络及迁移学习等智能算法，实现多模态数据预处理、干扰信号分类与抗干扰传输优化。结果表明，该体系在智能工厂部署中显著提升了威胁检测准确率与抗干扰能力，为复杂电磁环境下的工业互联网安全提供了“全域感知－智能决策－主动响应”的创新解决方案，有效突破了传统安全防护的单一维度局限。
来 源：
《信息产业报道》 2025-09