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仪表网 行业科普】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
AI技术的研发速度，与其在行业运营中的应用一样迅速。虽然从医疗保健到制造业的许多行业都实施了AI和机器学习来实现任务自动化，但也有许多制造企业开始用其来增强网络安全和防止网络攻击。
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。
特别是机器学习，对于威胁检测至关重要。它使用算法来分析历史见解并预测潜在的网络入侵。然后，信息技术和安全分析师可以利用这些数据来评估风险并制定完善的预防策略。
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
AI自动化可以在专家解决问题之前，在威胁检测和分析之后对攻击做出反应。这项AI研发的进步降低了传统安全的响应时间
标准，使团队能够专注于更重要的事件。
当然，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。
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