Page 81 - 水利水电工程施工管理概论

第二章 水利水电工程数字孪生安全施工管理技术手段

4. 数字孪生流域的大数据安全隐患
大数据的常见特点包括大规模、高速性和多样性。数字孪生流域作为物理流
域在数字空间中的全要素映射，包含各项业务工作中积累的大量基础和业务管理
数据，物联网传感器采集的监测数据，工程视频图像流媒体等非结构化数据，遥

感影像和解译成果的地理空间数据等多源海量数据，具有典型的大数据特点。然
而，大数据与人工智能技术衍生的众多针对数据的新型攻击手段，通常具有攻击
范围广、命中率高、危害大、不易被发现等特点，通过传统的技术防护手段往往
难以应对，给数据安全带来极大的隐患。

（二）数字孪生流域的数据特点和安全问题
1. 数字孪生流域的数据特点
通过建设国家防汛抗旱指挥系统工程、国家水资源监控能力建设、全国水土
保持监测网络和信息系统、水利电子政务综合应用平台、水信息基础平台等重大

项目，开展 2 次全国水资源调查评价、第一次全国水利普查等专项工作，以及各
项日常业务工作，水利数据资源体系逐步建立。
数字孪生流域的数据资源包括基础、监测、业务管理、跨行业共享和地理空
间等数据。水利部信息中心目前存储的主要基础数据包括流域、河流、湖泊、水

库、水电站、堤防、水闸、泵站、蓄滞洪区等 55 类 1600 多万个对象的主要属性
和空间数据。以水库为例，基础数据包括名称、库容、经纬度、坝型、坝高等重
要基础指标，以及水库工程属性、水文特征、防洪指标、兴利效益等特征指标；
监测数据包含库水位、流量、流速等实时信息，以及日、旬、月、年等不同粒度

的统计信息；业务管理数据包含度汛措施、防汛“三个责任人”、除险加固、安
全鉴定及工程设计图纸等敏感信息；跨行业共享数据包含水电站装机容量、防洪
保护对象等重要社会经济信息；地理空间数据包含库区数字正射影像（DOM）、
数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）和水下地形等高精度二 / 三维

时空等信息。
基础和业务管理数据大多依托各业务系统进行填报采集；监测数据来源于各
类传感器、终端设备和第三方接口等，具有数量大、分布广、集中度高等特点；
跨行业共享数据依托全国一体化政务服务数据共享平台服务接口进行获取；地理

空间数据以国家空间信息为核心，融合各级水利企事业单位建设的大量倾斜摄影、
水下地形，以及高精度 DOM，DEM/DSM，BIM 等数据形成。数字孪生流域的

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