工业网络安全新趋势：部署AI和机器学习

图片来源：CEChina

　　随着不断演变的网络攻击对工业领域造成威胁，工业控制系统正变得越来越复杂。传统的网络安全措施无法应对当今的漏洞形势。幸运的是，人工智能（AI）的进步证明了其在改善工业网络安全运营方面的巨大潜力。

　　网络安全在工业运营中的重要性

　　随着工业部门与物联网（IoT）的联系越来越紧密，先进的AI网络安全比以往任何时候都更加重要。美国能源部Better Buildings解决方案中心表示，34%的网络攻击以制造商为目标，而95%的漏洞通常可以通过轻微的安全更新来避免。

　　工业领域对全球经济至关重要。因此，网络安全风险是一个严重威胁，有可能扰乱供应链，造成重大财务损失，并破坏公司的声誉。精明的黑客还可能接管工业控制系统，而这些系统可能影响到关键的运营基础设施和服务。

　　工业网络面临着多种复杂的网络威胁。AI技术，尤其是深度学习，可以用于发现异常网络活动和潜在的安全威胁。AI系统能够学习正常的网络行为模式，并及时识别出偏离这些模式的行为，如恶意软件攻击或未授权访问，从而快速响应并采取相应的安全措施。集成AI的网络安全措施可以有效地保护工业过程。

　　将AI融入到工业网络安全

　　威胁检测

　　传统安全措施使用固定的规则和模式来防止与网络相关的威胁。然而，它的静态属性让其注定无法跟上不断发展的黑客策略和漏洞的能力。AI能够分析历史安全事件，自动调整安全策略，更好地防御未知攻击和零日漏洞。

　　实时自动分析

　　AI解决方案不仅可以聚合大量信息，还可以实时完成。这些先进的算法在网络流量、操作和在线行为发生时对其进行分析，使网络安全专业人员能够在瞬间识别黑客攻击。

　　这些算法还可以隔离任何被破坏的系统，确保威胁得到控制，并在没有人为干预的情况下激活自动响应以缓解问题。这些方法也是工业4.0和工业物联网（IIoT）的一部分。IIoT的主要目标是使用AI驱动的工具（包括安全工具）实现整个供应链的自动化。这可以确保更高效的运营，减少与攻击相关的停机时间。

　　用户行为分析和身份验证

　　Securonix 委托Cybersecurity Insiders进行的一项新研究表明，从2019年到2024年报告内部攻击的公司数量从66%上升到76%。内部攻击是指从具有权合法访问网络的人或节点发起的攻击。

　　很多工业部门通过部署AI来研究用户行为并检测异常模式。使用基线参考，算法可以寻找内部威胁和未经授权访问的迹象。

　　安全分析师使用“杀伤链”（是指对网络攻击进行识别、分析和打击的过程）来自动检测威胁，这意味着他们会寻找非典型的用户行为，即使他们不确定确切的风险。“杀伤链”还突出了安全漏洞，使专家能够进行调整。

　　自动响应

　　当然www.cechina.cn，自动化工具并没有完全忽视人为干预。相反，工业行业应该在人工和AI相关的网络安全之间找到平衡，以帮助理解和做出明智的决策。

　　AI部署的挑战

　　在更广泛地实施AI网络安全方面，工业运营面临着几个挑战。一方面，AI和工业过程一样容易受到网络攻击。与现有安全措施的兼容性也可能带来问题。

　　考虑到我们生活和工作所处的信息时代，动态的AI安全发展必须适应更大的数据量和更复杂的工作负载。

　　最后，遵守有关AI安全应用的法律要求，对于避免监管后果、供应链中断和业务停滞至关重要。这需要提高AI系统员工的技能，以便能够相应地应对网络安全威胁。

　　2024年ISC2网络安全劳动力研究，调查了15852名全球网络安全专业人员和决策者。90%的企业报告了与安全相关的技能差距。其中，34%的人特别提到了AI和机器学习。

　　世界才刚刚开始了解AI如何通过自动化和机器学习为工业领域带来益处。伴随着AI解决方案研发的逐步推进，工业部门可以考虑利用这些工具，为其运营创建更强大的网络安全。

　　关键概念：

　　■ AI的进步证明了其在改善工业网络安全运营方面的巨大潜力。

　　■ 在更广泛地实施AI网络安全方面，工业运营面临着一些挑战。

　　思考一下：

　　AI如何帮助工业用户增强网络安全和防止网络攻击？

图说工控