工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全新趨勢(shì)：部署AI和機(jī)器學(xué)習(xí)

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

　　網(wǎng)絡(luò)安全在工業(yè)運(yùn)營(yíng)中的重要性
 

　　隨著工業(yè)部門(mén)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的聯(lián)系越來(lái)越緊密，先進(jìn)的AI網(wǎng)絡(luò)安全比以往任何時(shí)候都更加重要。美國(guó)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(biāo)，而95%的漏洞通常可以通過(guò)輕微的安全更新來(lái)避免。
 

　　工業(yè)領(lǐng)域?qū)θ蚪?jīng)濟(jì)至關(guān)重要。因此，網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)嚴(yán)重威脅，有可能擾亂供應(yīng)鏈，造成重大財(cái)務(wù)損失，并破壞公司的聲譽(yù)。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(yùn)營(yíng)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(dòng)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(shí)識(shí)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(wèn)，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(hù)工業(yè)過(guò)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(yùn)營(yíng)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(shí)施了AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動(dòng)化，但也有許多制造企業(yè)開(kāi)始用其來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全和防止網(wǎng)絡(luò)攻擊。
 

　　威脅檢測(cè)
 

　　傳統(tǒng)安全措施使用固定的規(guī)則和模式來(lái)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(wú)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(dòng)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(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)于威脅檢測(cè)至關(guān)重要。它使用算法來(lái)分析歷史見(jiàn)解并預(yù)測(cè)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(lái)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)并制定完善的預(yù)防策略。
 

　　實(shí)時(shí)自動(dòng)分析
 

　　AI解決方案不僅可以聚合大量信息，還可以實(shí)時(shí)完成。這些先進(jìn)的算法在網(wǎng)絡(luò)流量、操作和在線行為發(fā)生時(shí)對(duì)其進(jìn)行分析，使網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員能夠在瞬間識(shí)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(méi)有人為干預(yù)的情況下激活自動(dòng)響應(yīng)以緩解問(wèn)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(biāo)是使用AI驅(qū)動(dòng)的工具(包括安全工具)實(shí)現(xiàn)整個(gè)供應(yīng)鏈的自動(dòng)化。這可以確保更高效的運(yùn)營(yíng)，減少與攻擊相關(guān)的停機(jī)時(shí)間。
 

　　用戶行為分析和身份驗(yàn)證
 

　　Securonix 委托Cybersecurity Insiders進(jìn)行的一項(xiàng)新研究表明，從2019年到2024年報(bào)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(wèn)網(wǎng)絡(luò)的人或節(jié)點(diǎn)發(fā)起的攻擊。
 

　　很多工業(yè)部門(mén)通過(guò)部署AI來(lái)研究用戶行為并檢測(cè)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(wèn)的跡象。
 

　　安全分析師使用“殺傷鏈”(是指對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊進(jìn)行識(shí)別、分析和打擊的過(guò)程)來(lái)自動(dòng)檢測(cè)威脅，這意味著他們會(huì)尋找非典型的用戶行為，即使他們不確定確切的風(fēng)險(xiǎn)。“殺傷鏈”還突出了安全漏洞，使專家能夠進(jìn)行調(diào)整。
 

　　自動(dòng)響應(yīng)
 

　　AI自動(dòng)化可以在專家解決問(wèn)題之前，在威脅檢測(cè)和分析之后對(duì)攻擊做出反應(yīng)。這項(xiàng)AI研發(fā)的進(jìn)步降低了傳統(tǒng)安全的響應(yīng)時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)，使團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂诟匾氖录?br /> 

　　當(dāng)然，自動(dòng)化工具并沒(méi)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(shí)施AI網(wǎng)絡(luò)安全方面，工業(yè)運(yùn)營(yíng)面臨著幾個(gè)挑戰(zhàn)。一方面，AI和工業(yè)過(guò)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(lái)問(wèn)題。
 

　　考慮到我們生活和工作所處的信息時(shí)代，動(dòng)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(fù)載。
 

　　最后，遵守有關(guān)AI安全應(yīng)用的法律要求，對(duì)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(duì)網(wǎng)絡(luò)安全威脅。
 

　　2024年ISC2網(wǎng)絡(luò)安全勞動(dòng)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(bào)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(jī)器學(xué)習(xí)。
 

　　世界才剛剛開(kāi)始了解AI如何通過(guò)自動(dòng)化和機(jī)器學(xué)習(xí)為工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)益處。伴隨著AI解決方案研發(fā)的逐步推進(jìn)，工業(yè)部門(mén)可以考慮利用這些工具，為其運(yùn)營(yíng)創(chuàng)建更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)安全。
 

　　關(guān)鍵概念：
 

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

　　■ 在更廣泛地實(shí)施AI網(wǎng)絡(luò)安全方面，工業(yè)運(yùn)營(yíng)面臨著一些挑戰(zhàn)。