【儀表網(wǎng) 行業(yè)科普】隨著不斷演變的網(wǎng)絡(luò)攻擊對工業(yè)領(lǐng)域造成威脅，工業(yè)控制系統(tǒng)正變得越來越復(fù)雜。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全措施無法應(yīng)對當(dāng)今的漏洞形勢。幸運的是，人工智能(AI)的進步證明了其在改善工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全運營方面的巨大潛力。
 

　　網(wǎng)絡(luò)安全在工業(yè)運營中的重要性
 

　　隨著工業(yè)部門與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的聯(lián)系越來越緊密，先進的AI網(wǎng)絡(luò)安全比以往任何時候都更加重要。美國能源部Better Buildings解決方案中心表示，34%的網(wǎng)絡(luò)攻擊以制造商為目標，而95%的漏洞通?？梢酝ㄟ^輕微的安全更新來避免。
 

　　工業(yè)領(lǐng)域?qū)θ蚪?jīng)濟至關(guān)重要。因此，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險是一個嚴重威脅，有可能擾亂供應(yīng)鏈，造成重大財務(wù)損失，并破壞公司的聲譽。精明的黑客還可能接管工業(yè)控制系統(tǒng)，而這些系統(tǒng)可能影響到關(guān)鍵的運營基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)。
 

　　工業(yè)網(wǎng)絡(luò)面臨著多種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)威脅。AI技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)，可以用于發(fā)現(xiàn)異常網(wǎng)絡(luò)活動和潛在的安全威脅。AI系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)正常的網(wǎng)絡(luò)行為模式，并及時識別出偏離這些模式的行為，如惡意軟件攻擊或未授權(quán)訪問，從而快速響應(yīng)并采取相應(yīng)的安全措施。集成AI的網(wǎng)絡(luò)安全措施可以有效地保護工業(yè)過程。
 

　　將AI融入到工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全
 

　　AI技術(shù)的研發(fā)速度，與其在行業(yè)運營中的應(yīng)用一樣迅速。雖然從醫(yī)療保健到制造業(yè)的許多行業(yè)都實施了AI和機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)任務(wù)自動化，但也有許多制造企業(yè)開始用其來增強網(wǎng)絡(luò)安全和防止網(wǎng)絡(luò)攻擊。
 

　　威脅檢測
 

　　傳統(tǒng)安全措施使用固定的規(guī)則和模式來防止與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的威脅。然而，它的靜態(tài)屬性讓其注定無法跟上不斷發(fā)展的黑客策略和漏洞的能力。AI能夠分析歷史安全事件，自動調(diào)整安全策略，更好地防御未知攻擊和零日漏洞。
 

　　特別是機器學(xué)習(xí)，對于威脅檢測至關(guān)重要。它使用算法來分析歷史見解并預(yù)測潛在的網(wǎng)絡(luò)入侵。然后，信息技術(shù)和安全分析師可以利用這些數(shù)據(jù)來評估風(fēng)險并制定完善的預(yù)防策略。
 

　　實時自動分析
 

　　AI解決方案不僅可以聚合大量信息，還可以實時完成。這些先進的算法在網(wǎng)絡(luò)流量、操作和在線行為發(fā)生時對其進行分析，使網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員能夠在瞬間識別黑客攻擊。
 

　　這些算法還可以隔離任何被破壞的系統(tǒng)，確保威脅得到控制，并在沒有人為干預(yù)的情況下激活自動響應(yīng)以緩解問題。這些方法也是工業(yè)4.0和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)的一部分。IIoT的主要目標是使用AI驅(qū)動的工具(包括安全工具)實現(xiàn)整個供應(yīng)鏈的自動化。這可以確保更高效的運營，減少與攻擊相關(guān)的停機時間。
 

　　用戶行為分析和身份驗證
 

　　Securonix 委托Cybersecurity Insiders進行的一項新研究表明，從2019年到2024年報告內(nèi)部攻擊的公司數(shù)量從66%上升到76%。內(nèi)部攻擊是指從具有權(quán)合法訪問網(wǎng)絡(luò)的人或節(jié)點發(fā)起的攻擊。
 

　　很多工業(yè)部門通過部署AI來研究用戶行為并檢測異常模式。使用基線參考，算法可以尋找內(nèi)部威脅和未經(jīng)授權(quán)訪問的跡象。
 

　　安全分析師使用“殺傷鏈”(是指對網(wǎng)絡(luò)攻擊進行識別、分析和打擊的過程)來自動檢測威脅，這意味著他們會尋找非典型的用戶行為，即使他們不確定確切的風(fēng)險。“殺傷鏈”還突出了安全漏洞，使專家能夠進行調(diào)整。
 

　　自動響應(yīng)
 

　　AI自動化可以在專家解決問題之前，在威脅檢測和分析之后對攻擊做出反應(yīng)。這項AI研發(fā)的進步降低了傳統(tǒng)安全的響應(yīng)時間標準，使團隊能夠?qū)Ｗ⒂诟匾氖录?br /> 

　　當(dāng)然，自動化工具并沒有完全忽視人為干預(yù)。相反，工業(yè)行業(yè)應(yīng)該在人工和AI相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全之間找到平衡，以幫助理解和做出明智的決策。
 

　　AI部署的挑戰(zhàn)
 

　　在更廣泛地實施AI網(wǎng)絡(luò)安全方面，工業(yè)運營面臨著幾個挑戰(zhàn)。一方面，AI和工業(yè)過程一樣容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。與現(xiàn)有安全措施的兼容性也可能帶來問題。
 

　　考慮到我們生活和工作所處的信息時代，動態(tài)的AI安全發(fā)展必須適應(yīng)更大的數(shù)據(jù)量和更復(fù)雜的工作負載。
 

　　最后，遵守有關(guān)AI安全應(yīng)用的法律要求，對于避免監(jiān)管后果、供應(yīng)鏈中斷和業(yè)務(wù)停滯至關(guān)重要。這需要提高AI系統(tǒng)員工的技能，以便能夠相應(yīng)地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全威脅。
 

　　2024年ISC2網(wǎng)絡(luò)安全勞動力研究，調(diào)查了15852名全球網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員和決策者。90%的企業(yè)報告了與安全相關(guān)的技能差距。其中，34%的人特別提到了AI和機器學(xué)習(xí)。
 

　　世界才剛剛開始了解AI如何通過自動化和機器學(xué)習(xí)為工業(yè)領(lǐng)域帶來益處。伴隨著AI解決方案研發(fā)的逐步推進，工業(yè)部門可以考慮利用這些工具，為其運營創(chuàng)建更強大的網(wǎng)絡(luò)安全。
 

　　關(guān)鍵概念：
 

　　■ AI的進步證明了其在改善工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全運營方面的巨大潛力。
 

　　■ 在更廣泛地實施AI網(wǎng)絡(luò)安全方面，工業(yè)運營面臨著一些挑戰(zhàn)。