工業(yè)制造正加速邁向以數(shù)字優(yōu)先、AI驅(qū)動的新生態(tài)，隨之而來的是前所未有的網(wǎng)絡風險復雜性。各企業(yè)正逐步向工業(yè)4.0和工業(yè)5.0模式邁進，通過整合工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)、基于人工智能(AI)的自動化技術(shù)以及云驅(qū)動的制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)來提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化運營并降低成本。然而，運營技術(shù)(OT)與信息技術(shù)(IT)基礎(chǔ)設施之間日益緊密的互聯(lián)，也使制造商面臨著新型網(wǎng)絡脆弱性風險，尤其是在勒索軟件威脅、信息物理系統(tǒng)(CPS)攻擊及供應鏈滲透等關(guān)鍵領(lǐng)域。

制造業(yè)的網(wǎng)絡安全不能沿用傳統(tǒng)思路，而需建立一套以風險為導向的治理模式，緊密對齊業(yè)務連續(xù)性目標、合規(guī)要求以及AI賦能的安全自動化。與傳統(tǒng) IT 網(wǎng)絡不同，制造環(huán)境對傳統(tǒng)的工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)、可編程邏輯控制器(PLC)和實時工廠自動化系統(tǒng)存在復雜的依賴關(guān)系，這使得其極易遭受網(wǎng)絡攻擊。要有效應對這些風險，企業(yè)必須采用成熟的治理框架，比如美國國家標準與技術(shù)研究院(NIST)發(fā)布的《關(guān)鍵基礎(chǔ)設施網(wǎng)絡安全改進框架》，以及國際自動化協(xié)會(ISA)與國際電工委員會(IEC)聯(lián)合制定的IEC 62443標準。這些框架為風險管控、安全策略落地和主動防御提供了系統(tǒng)化的方法論。

面對攻擊者不斷升級的AI增強型攻擊手段和對供應鏈的深度滲透，制造商亟需在“零信任”安全架構(gòu)下部署具備自學習能力的防御體系——例如基于預測性AI分析和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的異常檢測機制。這些技術(shù)措施必須與治理框架明確掛鉤，并通過區(qū)塊鏈驗證的組件溯源機制進行密碼學錨定，從而真正筑牢網(wǎng)絡與數(shù)據(jù)防線。目前已有不少經(jīng)過實戰(zhàn)檢驗的策略，能幫助制造商快速填補常見的控制盲區(qū)。

AI驅(qū)動的預測性威脅情報

AI賦能的網(wǎng)絡安全已成為主動威脅情報的關(guān)鍵推動力，使制造商能夠在網(wǎng)絡威脅升級為全面入侵之前，實現(xiàn)對其的檢測、分析與消除。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡安全方法依賴于基于特征的檢測、被動的安全策略以及人工事件響應，這些方法不足以識別AI生成的惡意軟件、零日漏洞利用和多態(tài)網(wǎng)絡威脅。AI驅(qū)動的威脅情報利用機器學習（ML）算法、行為異常檢測和實時網(wǎng)絡風險關(guān)聯(lián)模型，實現(xiàn)預測性安全自動化。

與傳統(tǒng)的IT網(wǎng)絡不同，制造環(huán)境對傳統(tǒng)的工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）、可編程邏輯控制器（PLC）和實時工廠自動化系統(tǒng)存在復雜的依賴關(guān)系，這使得其特別容易遭受網(wǎng)絡攻擊。

2021年一項關(guān)于工業(yè)自動化中AI增強網(wǎng)絡安全韌性的研究發(fā)現(xiàn)，采用基于機器學習的安全信息與事件管理（SIEM）平臺的組織，其網(wǎng)絡威脅平均檢測時間（MTTD）得以縮短，安全事件解決速度也得到加快。這些AI驅(qū)動的系統(tǒng)每秒能處理數(shù)百萬個網(wǎng)絡事件，通過深度學習模型分析網(wǎng)絡流量、用戶行為和系統(tǒng)異常來識別威脅向量。

AI行為分析在識別內(nèi)部威脅方面尤為突出——而這恰恰是制造業(yè)長期忽視的風險盲區(qū)。AI安全平臺能持續(xù)監(jiān)控用戶操作，一旦發(fā)現(xiàn)未授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問嘗試，立即觸發(fā)自動響應機制。若再結(jié)合零信任架構(gòu)，效果更佳：每一次訪問請求、每一筆數(shù)據(jù)交易、每一條系統(tǒng)指令都需動態(tài)驗證身份后才能執(zhí)行。AI驅(qū)動的身份核驗與持續(xù)認證機制，能實時阻止非法訪問和權(quán)限提升攻擊。

當然，AI安全本身也帶來新風險。對抗性AI攻擊、數(shù)據(jù)投毒和模型規(guī)避等手段，正對機器學習安全系統(tǒng)構(gòu)成嚴峻挑戰(zhàn)。企業(yè)必須建立嚴格的AI模型驗證流程、開展對抗性測試，并構(gòu)建專門的AI安全治理框架。如今，領(lǐng)先的AI檢測模型會持續(xù)接入最新威脅情報進行再訓練，并通過MITRE ATLAS等測試平臺模擬不斷演化的攻擊戰(zhàn)術(shù)——這正符合NIST《AI風險管理框架》所倡導的安全更新與來源驗證原則。此外，獨立審計、多層驗證（如紅隊攻防演練與差異模糊測試）以及基于規(guī)則的二次防護機制（例如歐盟網(wǎng)絡安全局針對關(guān)鍵行業(yè)AI的指南所要求的）也必不可少：所有模型變更必須留痕，高風險指令執(zhí)行前需多個模型投票確認。

簡而言之，AI驅(qū)動的網(wǎng)絡安全體系必須通過持續(xù)更新、定期審計，并依托多層安全驗證模型進行強化，以此確保能夠有效抵御不斷演進的網(wǎng)絡攻擊手段。

合規(guī)驅(qū)動的網(wǎng)絡安全治理

以治理為驅(qū)動的網(wǎng)絡安全模型在確保制造商遵守監(jiān)管合規(guī)要求、踐行風險管理最佳實踐以及落實安全審計框架方面，發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。隨著全球監(jiān)管機構(gòu)出臺更為嚴格的網(wǎng)絡安全法規(guī)，制造商必須使其網(wǎng)絡風險治理戰(zhàn)略與以合規(guī)為導向的安全框架相契合。

NIST、ISA/IEC 62443以及ISO/IEC 27001:2022等標準，為網(wǎng)絡安全治理、持續(xù)審計和AI賦能的合規(guī)管理提供了清晰路徑。研究表明，那些將合規(guī)要求嵌入安全投資決策的企業(yè)，不僅有效避免了巨額罰款，還顯著提升了安全投入的回報率（ROI）。這類框架推動企業(yè)主動開展網(wǎng)絡風險評估、自動化執(zhí)行安全策略，并持續(xù)監(jiān)測安全韌性指標。

其中，ISA/IEC 62443工業(yè)網(wǎng)絡安全標準專為工業(yè)環(huán)境設計，詳細規(guī)定了如何保護OT系統(tǒng)、工業(yè)控制網(wǎng)絡和互聯(lián)智能工廠基礎(chǔ)設施。不同于以IT為中心的安全模型，它聚焦于防護信息物理系統(tǒng)（CPS），防范針對工業(yè)自動化流程的網(wǎng)絡攻擊。該標準已成為推動OT安全投資的三大核心監(jiān)管驅(qū)動力之一。數(shù)據(jù)顯示，達到ISA/IEC 62443 Level 1安全控制水平的制造商，在遭遇網(wǎng)絡入侵后出現(xiàn)非計劃性OT系統(tǒng)停機的頻率最低。

零信任架構(gòu)同樣是合規(guī)治理不可或缺的一環(huán)——它確保所有制造資產(chǎn)、接入點和數(shù)據(jù)交互都經(jīng)過持續(xù)的身份驗證與合規(guī)校驗。而AI賦能的合規(guī)自動化系統(tǒng)，則能讓企業(yè)實時追蹤合規(guī)狀態(tài)、識別安全缺口，并自動生成監(jiān)管報告。

展望未來，隨著針對工業(yè)制造領(lǐng)域的網(wǎng)絡威脅持續(xù)演變，以監(jiān)管為驅(qū)動的安全模型將成為全球網(wǎng)絡安全治理的基礎(chǔ)要素。各組織必須將合規(guī)導向的網(wǎng)絡安全治理、人工智能驅(qū)動的監(jiān)管追蹤系統(tǒng)以及零信任合規(guī)執(zhí)行機制列為優(yōu)先事項，以此維持持續(xù)的網(wǎng)絡安全韌性并確保與監(jiān)管要求始終保持一致。

區(qū)塊鏈增強供應鏈安全

制造業(yè)供應鏈具有高度相互依賴性、數(shù)字化互聯(lián)性，且易受滲透攻擊。攻擊者利用供應商安全防護薄弱、假冒組件漏洞及軟件供應鏈弱點發(fā)起網(wǎng)絡攻擊，影響企業(yè)級生產(chǎn)生態(tài)系統(tǒng)。2021年的SolarWinds事件就是典型案例——那次攻擊波及數(shù)千家政府機構(gòu)和企業(yè)，凸顯了供應鏈網(wǎng)絡威脅日益嚴峻的現(xiàn)實。

區(qū)塊鏈認證正成為保障工業(yè)供應鏈安全的關(guān)鍵手段。2024年一項關(guān)于區(qū)塊鏈賦能供應商認證框架的案例研究發(fā)現(xiàn)，采用區(qū)塊鏈驗證機制的企業(yè)顯著減少了假冒零部件替換事件，并大幅提升了供應鏈透明度。借助去中心化的密碼學驗證，區(qū)塊鏈確保每一筆供應商交易、每一次物流操作、每一個制造組件在融入生產(chǎn)流程前都經(jīng)過不可篡改的身份核驗。

AI驅(qū)動的供應鏈安全自動化進一步增強了對供應商風險的實時監(jiān)控、供應鏈異常情況的預測性檢測以及欺詐防范策略。AI驅(qū)動的供應鏈風險評分與基于區(qū)塊鏈的認證相結(jié)合，確保制造業(yè)供應鏈在面對網(wǎng)絡威脅時保持韌性。

后量子時代的網(wǎng)絡安全戰(zhàn)略

隨著量子計算技術(shù)的發(fā)展，當前用于保護制造業(yè)知識產(chǎn)權(quán)、供應鏈交易及工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）的傳統(tǒng)加密機制面臨失效風險。量子計算機解決復雜密碼學問題的速度可達傳統(tǒng)計算機的數(shù)倍，這使得RSA、橢圓曲線加密（ECC）等加密算法，甚至部分基于區(qū)塊鏈的安全機制均可能被破解。

為應對后量子網(wǎng)絡安全挑戰(zhàn)，制造商必須提前布局后量子安全：采用抗量子加密框架、AI驅(qū)動的量子威脅建模，以及零信任下的量子安全身份認證協(xié)議。美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）于2024年正式發(fā)布的FIPS 203標準（基于格密碼CRYSTALS-Kyber算法的ML-KEM）已提供可投入生產(chǎn)的抗量子加密方案；同時，在物聯(lián)網(wǎng)-軟件定義網(wǎng)絡（IoT-SDN）環(huán)境中，AI驅(qū)動的量子威脅建模已能預測潛在攻擊路徑并推薦緩解措施。例如，Cloudflare的零信任平臺已通過后量子加密握手隧道傳輸企業(yè)流量，實現(xiàn)了持續(xù)驗證用戶身份與設備上下文的量子安全認證實踐。

2024年一項關(guān)于工業(yè)自動化領(lǐng)域量子抗性網(wǎng)絡安全的研究表明，采用后量子密碼模型的制造商顯著降低了加密漏洞風險?；诰Ц窦用?、基于哈希的簽名及量子密鑰分發(fā)（QKD）等技術(shù)的應用，確保了工業(yè)安全框架能夠抵御量子解密攻擊。與傳統(tǒng)密碼模型不同，抗量子算法專為抵抗基于量子計算的暴力破解而設計，可保障數(shù)據(jù)的長期機密性。

制造商必須將后量子密碼框架與AI驅(qū)動的網(wǎng)絡安全風險建模相集成，以預測并緩解新興的量子解密威脅。AI驅(qū)動的風險評估模型通過分析量子計算的技術(shù)進展、潛在攻擊路徑以及工業(yè)自動化系統(tǒng)中的密碼學漏洞，使安全團隊能夠制定先發(fā)制人的風險緩解策略。零信任量子安全模型通過實施持續(xù)身份驗證、量子安全加密驗證以及AI驅(qū)動的實時加密密鑰生命周期管理，進一步增強制造業(yè)網(wǎng)絡安全的韌性?；旌虾罅孔用艽a框架（將傳統(tǒng)加密模型與抗量子安全算法相結(jié)合）確保傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)在向完全量子安全加密模型過渡期間仍受到保護。

制造商還須為如美國國家標準與技術(shù)研究院（NIST）、歐盟網(wǎng)絡安全局（ENISA）及國際標準化組織（ISO）的全球網(wǎng)絡安全機構(gòu)，針對工業(yè)應用制定的法規(guī)驅(qū)動型量子網(wǎng)絡安全要求做好準備。2024年1月，NIST發(fā)布了其首套后量子密碼學的聯(lián)邦信息處理標準（FIPS）草案——包括FIPS 203（ML-KEM密鑰封裝算法）、FIPS 204（ML-DSA數(shù)字簽名算法）及FIPS 205（SPHINCS+基于哈希的簽名算法），為制造商提供了針對具體算法的實施要求。雖然國際標準化組織/國際電工委員會第一聯(lián)合技術(shù)委員會（ISO/IEC JTC 1）尚未發(fā)布最終國際等效標準，但ENISA已公布遷移指南，敦促關(guān)鍵基礎(chǔ)設施運營商立即采用NIST算法，并為即將發(fā)布的ISO基于晶格的規(guī)范準備治理文檔。

率先采納合規(guī)導向的量子安全模型的企業(yè)，不僅能增強長期網(wǎng)絡韌性，還能提前滿足監(jiān)管要求，確保其制造數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)和供應鏈交易在后量子威脅環(huán)境中依然安全。

AI驅(qū)動的網(wǎng)絡風險評估與治理

AI正通過提供預測性分析、自動化安全決策及實時網(wǎng)絡風險情報，推動網(wǎng)絡風險評估與治理模式的革新。傳統(tǒng)風險評估模型依賴人工安全審計、定期合規(guī)評估及被動響應機制，已難以應對AI驅(qū)動的網(wǎng)絡威脅、深度偽造欺詐及機器學習攻擊。

AI賦能的網(wǎng)絡安全治理使制造商能夠構(gòu)建實時風險評估模型、自適應網(wǎng)絡安全策略及AI自動化合規(guī)追蹤系統(tǒng)。2025年一項關(guān)于AI驅(qū)動的網(wǎng)絡風險評估框架的研究表明，采用AI安全分析的組織顯著提升了威脅檢測準確率并降低了網(wǎng)絡風險暴露。

AI驅(qū)動的網(wǎng)絡風險建模集成了機器學習算法，可持續(xù)監(jiān)測工業(yè)網(wǎng)絡流量，使組織能更精準預測攻擊模式并在攻擊者利用漏洞前識別風險。AI在網(wǎng)絡安全治理中的關(guān)鍵應用之一是網(wǎng)絡風險評分模型的自動化——該應用基于工業(yè)資產(chǎn)、OT系統(tǒng)及第三方供應商連接的網(wǎng)絡威脅暴露程度、歷史攻擊模式及實時安全遙測數(shù)據(jù)，為其分配風險評分。AI驅(qū)動的網(wǎng)絡風險評分幫助制造商優(yōu)先規(guī)劃安全投資，還可實現(xiàn)風險緩解工作流的自動化，并根據(jù)運營風險特征動態(tài)調(diào)整安全策略。

AI驅(qū)動的合規(guī)追蹤系統(tǒng)通過確保監(jiān)管要求、安全策略與網(wǎng)絡安全投資策略與不斷演變的威脅態(tài)勢保持一致，進一步強化了網(wǎng)絡安全治理。AI賦能的合規(guī)執(zhí)行使組織能夠?qū)崟r檢測違規(guī)行為、自動化安全策略實施，并在監(jiān)管風險引發(fā)財務處罰或安全漏洞前主動應對。隨著AI驅(qū)動的網(wǎng)絡安全治理不斷發(fā)展，制造商必須部署多層AI安全框架，以確?；贏I的威脅情報模型能夠抵御對抗性AI攻擊，同時防范數(shù)據(jù)投毒威脅與算法操縱技術(shù)。將AI網(wǎng)絡安全治理與零信任執(zhí)行機制及后量子密碼模型相結(jié)合的組織，更有可能實現(xiàn)長期的網(wǎng)絡安全韌性。

多層零信任強制執(zhí)行戰(zhàn)略

零信任架構(gòu)已成為工業(yè)制造領(lǐng)域網(wǎng)絡安全治理的基石——其核心原則是：不默認信任任何網(wǎng)絡實體、設備或用戶。不同于依賴防火墻和靜態(tài)訪問列表的傳統(tǒng)邊界防御，零信任要求對所有訪問請求實施持續(xù)認證、最小權(quán)限控制和AI驅(qū)動的身份驗證，以保護制造資產(chǎn)、工業(yè)網(wǎng)絡及云端生產(chǎn)管理系統(tǒng)。

那些將人工智能網(wǎng)絡安全治理與零信任執(zhí)行機制、后量子密碼模型相結(jié)合的組織，更有可能實現(xiàn)長期的網(wǎng)絡安全韌性。

2024年一項關(guān)于工業(yè)自動化領(lǐng)域零信任安全實施的研究顯示，采用多層零信任架構(gòu)的組織，未授權(quán)訪問事件減少了72%，內(nèi)部威脅下降了58%。此類模型通過集成設備級認證、用戶行為分析及AI驅(qū)動的異常檢測，確保每次訪問請求在獲得網(wǎng)絡權(quán)限前均經(jīng)過持續(xù)安全驗證。

零信任模型在供應鏈網(wǎng)絡安全治理中尤為重要——當?shù)谌焦?、遠程維護服務商及云基制造合作伙伴接入企業(yè)網(wǎng)絡時，AI賦能的零信任認證系統(tǒng)會分析供應商風險畫像，據(jù)此實施動態(tài)訪問控制并持續(xù)監(jiān)測供應商安全實踐，從而有效防范供應鏈網(wǎng)絡威脅。

AI驅(qū)動的零信任強制執(zhí)行戰(zhàn)略確保所有制造業(yè)網(wǎng)絡安全政策始終具備適應性，能靈活應對不斷演變的網(wǎng)絡風險。將基于AI的零信任訪問控制與區(qū)塊鏈認證、后量子加密模型相結(jié)合，可增強多層工業(yè)環(huán)境下的網(wǎng)絡安全韌性。

可持續(xù)的網(wǎng)絡安全投資戰(zhàn)略

制造業(yè)的網(wǎng)絡安全投入必須與業(yè)務目標、合規(guī)要求和風險承受能力緊密對齊。企業(yè)應采取可持續(xù)的投資策略，兼顧長期韌性、成本效益和AI自動化能力。行業(yè)分析表明，將IT預算的合理比例投入安全，可顯著降低事故損失。

高效的投資模型應聚焦三大方向：主動式安全自動化、AI驅(qū)動的威脅檢測基礎(chǔ)設施，以及合規(guī)導向的風險管理框架，以最大化長期安全回報（ROI）。

企業(yè)可通過將企業(yè)級風險評估與合規(guī)映射相結(jié)合，構(gòu)建以主動防御、投資回報（ROI）為核心的可落地網(wǎng)絡安全投資模型。該模型實施需遵循以下步驟：首先，依據(jù)ISO/IEC 27005風險分析流程梳理資產(chǎn)與威脅清單；其次，將每個高概率、高影響的威脅場景轉(zhuǎn)化為預算條目——這些條目需關(guān)聯(lián)NIST SP 800-55 Rev. 1《信息安全測量指南》中的量化指標，使管理層能夠明確每項控制措施部署后預期降低的"平均檢測時間（MTTD）"與"平均恢復時間（MTTR）"。為爭取資金支持，需向決策層提交對標行業(yè)基準的量化指標：例如IBM Security研究顯示，部署深度自動化與AI驅(qū)動分析的組織，其數(shù)據(jù)泄露平均成本降低約222萬美元。通過此類數(shù)據(jù)，將每筆預算申請與可論證、基于證據(jù)的ROI目標直接關(guān)聯(lián)，確保投資回報的透明性與說服力。

盡管智能制造帶來了前所未有的效率提升與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力，但它同時也擴大了融合IT與OT環(huán)境的攻擊面，使得該行業(yè)連續(xù)四年成為網(wǎng)絡攻擊的首要目標領(lǐng)域。

零信任網(wǎng)絡安全投資可構(gòu)建高性價比的安全防護機制，確保企業(yè)在實現(xiàn)最大化安全防護的同時，將非必要安全支出控制在最低水平。AI驅(qū)動的網(wǎng)絡安全風險建模通過識別安全漏洞、優(yōu)先處理高風險資產(chǎn)，并確保網(wǎng)絡安全預算與實時風險暴露水平相匹配，進一步提升投資效率。制造商還需重點考量網(wǎng)絡韌性投資的長期財務影響，這些企業(yè)肩負著確保安全自動化、AI驅(qū)動的風險評估及后量子密碼框架兼具成本效益與可擴展性的責任。將網(wǎng)絡安全投資與AI賦能的安全自動化、零信任執(zhí)行策略相結(jié)合的企業(yè)，能夠顯著提升整體安全治理成熟度。

盡管智能制造帶來了前所未有的效率提升與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策能力，但它也擴大了融合IT與OT環(huán)境的攻擊面，使得該行業(yè)連續(xù)四年成為全球網(wǎng)絡攻擊的首要目標。

世界經(jīng)濟論壇報告顯示，2023年制造業(yè)占全球網(wǎng)絡事件的比例最高，且勒索軟件與供應鏈滲透技術(shù)相結(jié)合的攻擊手法同比激增15%。多起重大安全事件表明，單個生產(chǎn)車間的安全漏洞可能引發(fā)連鎖反應，導致數(shù)百萬美元營收損失及大范圍供應鏈延誤。監(jiān)管機構(gòu)對此表示高度關(guān)切，特別指出攻擊者通過企業(yè)網(wǎng)絡橫向滲透至傳統(tǒng)可編程邏輯控制器（PLC）的橫向移動，已成為破壞安全關(guān)鍵設備的最主要手段。更嚴峻的是，生成式AI驅(qū)動的網(wǎng)絡釣魚工具包與深度偽造語音指令，大幅降低了社會工程攻擊的技術(shù)門檻——工程師可能被誘騙執(zhí)行惡意命令。最后，全球固件與軟件供應商的廣泛分布引入了系統(tǒng)性風險：單個遭篡改的更新包可在數(shù)千臺互聯(lián)設備間傳播惡意軟件，這凸顯了在每項工業(yè)4.0部署中實施嚴格的供應商風險治理與認證更新機制的必要性。

結(jié)論

智能制造的網(wǎng)絡安全韌性，源于一個融合治理框架、精準風險分析與實時監(jiān)控的縱深防御體系。在這一體系中，AI驅(qū)動的威脅情報、多層次零信任執(zhí)行和新興的后量子加密技術(shù)，構(gòu)成了挫敗現(xiàn)代AI增強型攻擊者的關(guān)鍵優(yōu)勢。而來自NIST、ISA/IEC 62443等機構(gòu)的合規(guī)要求，則既是催化劑也是指南針——將最佳實踐轉(zhuǎn)化為高管層的責任與投資優(yōu)先事項。

那些從第一天起就將這些原則付諸行動的制造商，不僅能有效應對當下威脅，更能為未來量子計算與AI攻擊的雙重挑戰(zhàn)做好充分準備，真正實現(xiàn)面向未來的安全運營。

作者：Jarvis

來源：ISACA微信公眾號

編輯：孫哲

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