【儀表網 行業科普】隨著不斷演變的網絡攻擊對工業領域造成威脅，工業控制系統正變得越來越復雜。傳統的網絡安全措施無法應對當今的漏洞形勢。幸運的是，人工智能(AI)的進步證明了其在改善工業網絡安全運營方面的巨大潛力。
網絡安全在工業運營中的重要性
隨著工業部門與物聯網(IoT)的聯系越來越緊密，先進的AI網絡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%的網絡攻擊以制造商為目標，而95%的漏洞通常可以通過輕微的安全更新來避免。
工業領域對全球經濟至關重要。因此，網絡安全風險是一個嚴重威脅，有可能擾亂供應鏈，造成重大財務損失，并破壞公司的聲譽。精明的黑客還可能接管工業控制系統，而這些系統可能影響到關鍵的運營基礎設施和服務。
工業網絡面臨著多種復雜的網絡威脅。AI技術，尤其是深度學習，可以用于發現異常網絡活動和潛在的安全威脅。AI系統能夠學習正常的網絡行為模式，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訪問，從而快速響應并采取相應的安全措施。集成AI的網絡安全措施可以有效地保護工業過程。
將AI融入到工業網絡安全
AI技術的研發速度，與其在行業運營中的應用一樣迅速。雖然從醫療保健到制造業的許多行業都實施了AI和機器學習來實現任務自動化，但也有許多制造企業開始用其來增強網絡安全和防止網絡攻擊。
威脅檢測
傳統安全措施使用固定的規則和模式來防止與網絡相關的威脅。然而，它的靜態屬性讓其注定無法跟上不斷發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。
特別是機器學習，對于威脅檢測至關重要。它使用算法來分析歷史見解并預測潛在的網絡入侵。然后，信息技術和安全分析師可以利用這些數據來評估風險并制定完善的預防策略。
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絡流量、操作和在線行為發生時對其進行分析，使網絡安全專業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，確保威脅得到控制，并在沒有人為干預的情況下激活自動響應以緩解問題。這些方法也是工業4.0和工業物聯網(IIoT)的一部分。IIoT的主要目標是使用AI驅動的工具(包括安全工具)實現整個供應鏈的自動化。這可以確保更高效的運營，減少與攻擊相關的停機時間。
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年報告內部攻擊的公司數量從66%上升到76%。內部攻擊是指從具有權合法訪問網絡的人或節點發起的攻擊。
很多工業部門通過部署AI來研究用戶行為并檢測異常模式。使用基線參考，算法可以尋找內部威脅和未經授權訪問的跡象。
安全分析師使用“殺傷鏈”(是指對網絡攻擊進行識別、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險。“殺傷鏈”還突出了安全漏洞，使專家能夠進行調整。
自動響應
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。這項AI研發的進步降低了傳統安全的響應時間標準，使團隊能夠專注于更重要的事件。
當然，自動化工具并沒有完全忽視人為干預。相反，工業行業應該在人工和AI相關的網絡安全之間找到平衡，以幫助理解和做出明智的決策。
AI部署的挑戰
在更廣泛地實施AI網絡安全方面，工業運營面臨著幾個挑戰。一方面，AI和工業過程一樣容易受到網絡攻擊。與現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，動態的AI安全發展必須適應更大的數據量和更復雜的工作負載。
最后，遵守有關AI安全應用的法律要求，對于避免監管后果、供應鏈中斷和業務停滯至關重要。這需要提高AI系統員工的技能，以便能夠相應地應對網絡安全威脅。
2024年ISC2網絡安全勞動力研究，調查了15852名全球網絡安全專業人員和決策者。90%的企業報告了與安全相關的技能差距。其中，34%的人特別提到了AI和機器學習。
世界才剛剛開始了解AI如何通過自動化和機器學習為工業領域帶來益處。伴隨著AI解決方案研發的逐步推進，工業部門可以考慮利用這些工具，為其運營創建更強大的網絡安全。
關鍵概念：
■ AI的進步證明了其在改善工業網絡安全運營方面的巨大潛力。
■ 在更廣泛地實施AI網絡安全方面，工業運營面臨著一些挑戰。
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