边缘计算目的环境中的数据包含内部和外部数据，内部数据主要包括工业互联网场景的现场运营数据、平台数据、核心工业构件数据、工业分析过程和结果数据等。外界的资料主要有渗透测试、众测资料、运作资料等。
由于多元数据需要在场景构建平台设计时考虑数据采集、分析、处理、呈现提供决策支持服务的问题，通过虚拟层采集、物理探针采集、通过预处理平台进行数据清洗和分析预测提供了一套完整的数据采集、分析、处理、呈现的数据支持服务。
利用5G通信技术提供丰富的数据采集、传输、清洗、存储等基础服务，提供工控协议深度解析、攻防日志综合分析，建立一套攻击手段和防御手段的体系化评价指标和自动评估工具，为攻防手段的持续改进提供技术指导。
基于5G边缘计算的工业网络靶场——产业网络目标领域
5G边缘计算工业网络靶场基于工业网络安全能力建设，可以实现业务松耦合、数据复用、底层共享，借助虚拟化、虚实互连、软件定义网络、数字孪生等技术，构建大规模高仿真工业业务系统，为工业信息安全领域的技术研究、适配验证、数据复用、底层共享等技术，构建大规模高仿真工业业务系统，为工业信息安全领域的技术研究、适配验证、数据复用、底层共享等技术，构建大规模高仿真工业业务系统，为工业信息安全领域中的技术研究、适配验证、数据复用、底层共享，为企业实现工业互联网转型提供基础支撑环境，是企业实现工业互联网转型的最佳支撑环境。
一个典型的工业网络靶场的总体框架主要包括物理资源(计算、网络、存储、工控设备)、云资源池基础结构、可视化网络引擎、数据存储和分析系统、应用服务和运行引擎、靶场应用系统等。
