随着制造系统数字化，出现了新问题
随着工业4.0和智能制造的推进，制造系统的数字化转型已成为不可逆转的趋势。然而，这一转型过程也带来了新的网络安全挑战。传统的运营技术（OT）系统，如工业控制系统（ICS）、可编程逻辑控制器（PLC）、监督控制与数据采集系统（SCADA）以及分布式控制系统（DCS），在过去由于与外界隔离，相对免受网络攻击的威胁。但如今，随着OT与信息技术（IT）的融合，这些系统正逐渐暴露在更广阔且复杂的网络环境中。
OT与IT融合带来的安全挑战
OT系统的数字化转型为制造业带来了前所未有的机遇，例如提高生产效率、优化资源配置、实现远程监控与管理等。然而，这种融合也显著扩大了攻击面。据最新数据，目前针对OT网络的威胁中，至少有75%源自IT系统。这种威胁的渗透不仅可能导致生产中断，还可能引发更严重的安全事件，如数据泄露、设备损坏甚至人员伤亡。
此外，随着远程办公和混合工作模式的普及，远程访问OT系统的频率显著增加。超过50%的组织允许承包商和员工远程访问高价值工业系统。这种访问方式虽然提高了灵活性，但也增加了未经授权访问和恶意攻击的风险。
AI在OT安全中的关键作用
面对日益复杂的网络安全威胁，传统的安全防护手段已难以满足需求。人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现为OT系统的安全防护提供了新的解决方案。AI能够实时检测并预防已知和未知的威胁，甚至包括零日漏洞。这种能力对于OT系统尤为重要，因为这些系统通常运行关键基础设施，如工厂生产线、能源设施和交通系统，一旦遭受攻击，后果不堪设想。
AI在OT安全中的应用主要体现在以下几个方面：
实时威胁检测与响应：AI可以通过对海量数据的分析，快速识别异常行为并实时响应。与传统的基于签名的检测方法相比，AI能够识别更复杂的威胁模式，甚至在攻击发生之前进行预警。 动态配置与自适应防御：AI能够根据网络环境的变化动态调整安全策略。例如，通过深度学习技术，AI可以分析结构化和非结构化数据，实时调整安全规则以应对新的威胁。这种自适应能力类似于生物的自我修复和适应机制，能够有效应对不断变化的网络威胁。 最小特权访问控制：AI可以帮助实施最小特权访问控制，确保用户和设备仅获得完成任务所必需的权限。这种策略可以有效限制攻击者的横向移动，降低安全事件的潜在影响。 设备识别与基准建立：AI可以自动识别OT环境中的设备，并为其建立安全基准。通过持续监控设备行为，AI能够及时发现偏离基准的异常情况，从而快速响应潜在威胁。 自动化与可见性提升：AI驱动的安全解决方案能够提供全面的网络可见性，帮助安全团队快速定位问题并采取措施。这种自动化不仅提高了效率，还减少了人为错误。精度AI：未来OT安全的核心
“精度AI”概念为OT安全提供了一个新的视角。精度AI强调通过深度学习和数据分析，实现对威胁的精准识别和响应。这种方法不仅依赖于已知的威胁签名，还能够通过实时分析和学习，识别未知威胁。例如，在OT环境中，精度AI可以通过对设备行为、网络流量和系统日志的持续监控，发现潜在的零日漏洞攻击。
精度AI的另一个重要特点是其动态性。它能够根据网络环境的变化自动调整安全策略，确保系统始终处于最佳防护状态。这种动态调整能力对于应对复杂的OT环境尤为重要，因为OT系统通常涉及多种设备和协议，且运行环境复杂多变。
实施AI驱动的OT安全策略
要充分发挥AI在OT安全中的作用，企业需要采取以下策略：
数据整合与共享：OT和IT系统需要实现数据的无缝整合，确保AI模型能够获取全面的网络信息。通过建立统一的数据平台，企业可以提高AI模型的准确性，从而更好地识别和响应威胁。 持续学习与更新：AI模型需要不断学习和更新，以适应新的威胁和环境变化。企业应定期对AI系统进行训练和优化，确保其能够应对最新的网络攻击手段。 跨部门协作：OT安全需要IT、OT和安全团队的紧密协作。通过建立跨部门的沟通机制，企业可以更好地协调安全策略，提高整体防御能力。 员工培训与意识提升：员工是网络安全的重要防线。企业需要加强对员工的培训，提高其对网络安全威胁的认识和应对能力。总结
随着OT与IT的深度融合，制造系统的网络安全面临前所未有的挑战。然而，AI和机器学习的出现为应对这些挑战提供了强大的工具。通过实时威胁检测、动态配置和精度AI的应用，企业可以显著提升OT系统的安全性。未来，随着技术的不断进步，AI将在OT安全中发挥更加重要的作用。企业需要积极拥抱AI技术，建立全面的安全防护体系，以应对日益复杂的网络安全威胁。
