智能制造中的網絡安全治理與風險管理

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

制造業的網絡安全不能沿用傳統思路，而需建立一套以風險為導向的治理模式，緊密對齊業務連續性目標、合規要求以及AI賦能的安全自動化。與傳統 IT 網絡不同，制造環境對傳統的工業控制系統(ICS)、可編程邏輯控制器(PLC)和實時工廠自動化系統存在復雜的依賴關系，這使得其極易遭受網絡攻擊。要有效應對這些風險，企業必須采用成熟的治理框架，比如美國國家標準與技術研究院(NIST)發布的《關鍵基礎設施網絡安全改進框架》，以及國際自動化協會(ISA)與國際電工委員會(IEC)聯合制定的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分析和工業物聯網驅動的異常檢測機制。這些技術措施必須與治理框架明確掛鉤，并通過區塊鏈驗證的組件溯源機制進行密碼學錨定，從而真正筑牢網絡與數據防線。目前已有不少經過實戰檢驗的策略，能幫助制造商快速填補常見的控制盲區。

AI驅動的預測性威脅情報

AI賦能的網絡安全已成為主動威脅情報的關鍵推動力，使制造商能夠在網絡威脅升級為全面入侵之前，實現對其的檢測、分析與消除。傳統的網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網絡威脅。AI驅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絡風險關聯模型，實現預測性安全自動化。

與傳統的IT網絡不同，制造環境對傳統的工業控制系統（ICS）、可編程邏輯控制器（PLC）和實時工廠自動化系統存在復雜的依賴關系，這使得其特別容易遭受網絡攻擊。

2021年一項關于工業自動化中AI增強網絡安全韌性的研究發現，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驅動的系統每秒能處理數百萬個網絡事件，通過深度學習模型分析網絡流量、用戶行為和系統異常來識別威脅向量。

AI行為分析在識別內部威脅方面尤為突出——而這恰恰是制造業長期忽視的風險盲區。AI安全平臺能持續監控用戶操作，一旦發現未授權的數據訪問嘗試，立即觸發自動響應機制。若再結合零信任架構，效果更佳：每一次訪問請求、每一筆數據交易、每一條系統指令都需動態驗證身份后才能執行。AI驅動的身份核驗與持續認證機制，能實時阻止非法訪問和權限提升攻擊。

當然，AI安全本身也帶來新風險。對抗性AI攻擊、數據投毒和模型規避等手段，正對機器學習安全系統構成嚴峻挑戰。企業必須建立嚴格的AI模型驗證流程、開展對抗性測試，并構建專門的AI安全治理框架。如今，領先的AI檢測模型會持續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術——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）以及基于規則的二次防護機制（例如歐盟網絡安全局針對關鍵行業AI的指南所要求的）也必不可少：所有模型變更必須留痕，高風險指令執行前需多個模型投票確認。

簡而言之，AI驅動的網絡安全體系必須通過持續更新、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絡攻擊手段。

合規驅動的網絡安全治理

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

NIST、ISA/IEC 62443以及ISO/IEC 27001:2022等標準，為網絡安全治理、持續審計和AI賦能的合規管理提供了清晰路徑。研究表明，那些將合規要求嵌入安全投資決策的企業，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）。這類框架推動企業主動開展網絡風險評估、自動化執行安全策略，并持續監測安全韌性指標。

其中，ISA/IEC 62443工業網絡安全標準專為工業環境設計，詳細規定了如何保護OT系統、工業控制網絡和互聯智能工廠基礎設施。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（CPS），防范針對工業自動化流程的網絡攻擊。該標準已成為推動OT安全投資的三大核心監管驅動力之一。數據顯示，達到ISA/IEC 62443 Level 1安全控制水平的制造商，在遭遇網絡入侵后出現非計劃性OT系統停機的頻率最低。

零信任架構同樣是合規治理不可或缺的一環——它確保所有制造資產、接入點和數據交互都經過持續的身份驗證與合規校驗。而AI賦能的合規自動化系統，則能讓企業實時追蹤合規狀態、識別安全缺口，并自動生成監管報告。

展望未來，隨著針對工業制造領域的網絡威脅持續演變，以監管為驅動的安全模型將成為全球網絡安全治理的基礎要素。各組織必須將合規導向的網絡安全治理、人工智能驅動的監管追蹤系統以及零信任合規執行機制列為優先事項，以此維持持續的網絡安全韌性并確保與監管要求始終保持一致。

區塊鏈增強供應鏈安全

制造業供應鏈具有高度相互依賴性、數字化互聯性，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起網絡攻擊，影響企業級生產生態系統。2021年的SolarWinds事件就是典型案例——那次攻擊波及數千家政府機構和企業，凸顯了供應鏈網絡威脅日益嚴峻的現實。

區塊鏈認證正成為保障工業供應鏈安全的關鍵手段。2024年一項關于區塊鏈賦能供應商認證框架的案例研究發現，采用區塊鏈驗證機制的企業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流程前都經過不可篡改的身份核驗。

AI驅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控、供應鏈異常情況的預測性檢測以及欺詐防范策略。AI驅動的供應鏈風險評分與基于區塊鏈的認證相結合，確保制造業供應鏈在面對網絡威脅時保持韌性。

后量子時代的網絡安全戰略

隨著量子計算技術的發展，當前用于保護制造業知識產權、供應鏈交易及工業控制系統（ICS）的傳統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計算機的數倍，這使得RSA、橢圓曲線加密（ECC）等加密算法，甚至部分基于區塊鏈的安全機制均可能被破解。

為應對后量子網絡安全挑戰，制造商必須提前布局后量子安全：采用抗量子加密框架、AI驅動的量子威脅建模，以及零信任下的量子安全身份認證協議。美國國家標準與技術研究院（NIST）于2024年正式發布的FIPS 203標準（基于格密碼CRYSTALS-Kyber算法的ML-KEM）已提供可投入生產的抗量子加密方案；同時，在物聯網-軟件定義網絡（IoT-SDN）環境中，AI驅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流量，實現了持續驗證用戶身份與設備上下文的量子安全認證實踐。

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

制造商必須將后量子密碼框架與AI驅動的網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驅動的風險評估模型通過分析量子計算的技術進展、潛在攻擊路徑以及工業自動化系統中的密碼學漏洞，使安全團隊能夠制定先發制人的風險緩解策略。零信任量子安全模型通過實施持續身份驗證、量子安全加密驗證以及AI驅動的實時加密密鑰生命周期管理，進一步增強制造業網絡安全的韌性。混合后量子密碼框架（將傳統加密模型與抗量子安全算法相結合）確保傳統工業系統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研究院（NIST）、歐盟網絡安全局（ENISA）及國際標準化組織（ISO）的全球網絡安全機構，針對工業應用制定的法規驅動型量子網絡安全要求做好準備。2024年1月，NIST發布了其首套后量子密碼學的聯邦信息處理標準（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合技術委員會（ISO/IEC JTC 1）尚未發布最終國際等效標準，但ENISA已公布遷移指南，敦促關鍵基礎設施運營商立即采用NIST算法，并為即將發布的ISO基于晶格的規范準備治理文檔。

率先采納合規導向的量子安全模型的企業，不僅能增強長期網絡韌性，還能提前滿足監管要求，確保其制造數據、知識產權和供應鏈交易在后量子威脅環境中依然安全。

AI驅動的網絡風險評估與治理

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

AI賦能的網絡安全治理使制造商能夠構建實時風險評估模型、自適應網絡安全策略及AI自動化合規追蹤系統。2025年一項關于AI驅動的網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絡風險暴露。

AI驅動的網絡風險建模集成了機器學習算法，可持續監測工業網絡流量，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在網絡安全治理中的關鍵應用之一是網絡風險評分模型的自動化——該應用基于工業資產、OT系統及第三方供應商連接的網絡威脅暴露程度、歷史攻擊模式及實時安全遙測數據，為其分配風險評分。AI驅動的網絡風險評分幫助制造商優先規劃安全投資，還可實現風險緩解工作流的自動化，并根據運營風險特征動態調整安全策略。

AI驅動的合規追蹤系統通過確保監管要求、安全策略與網絡安全投資策略與不斷演變的威脅態勢保持一致，進一步強化了網絡安全治理。AI賦能的合規執行使組織能夠實時檢測違規行為、自動化安全策略實施，并在監管風險引發財務處罰或安全漏洞前主動應對。隨著AI驅動的網絡安全治理不斷發展，制造商必須部署多層AI安全框架，以確保基于AI的威脅情報模型能夠抵御對抗性AI攻擊，同時防范數據投毒威脅與算法操縱技術。將AI網絡安全治理與零信任執行機制及后量子密碼模型相結合的組織，更有可能實現長期的網絡安全韌性。

多層零信任強制執行戰略

零信任架構已成為工業制造領域網絡安全治理的基石——其核心原則是：不默認信任任何網絡實體、設備或用戶。不同于依賴防火墻和靜態訪問列表的傳統邊界防御，零信任要求對所有訪問請求實施持續認證、最小權限控制和AI驅動的身份驗證，以保護制造資產、工業網絡及云端生產管理系統。

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

2024年一項關于工業自動化領域零信任安全實施的研究顯示，采用多層零信任架構的組織，未授權訪問事件減少了72%，內部威脅下降了58%。此類模型通過集成設備級認證、用戶行為分析及AI驅動的異常檢測，確保每次訪問請求在獲得網絡權限前均經過持續安全驗證。

零信任模型在供應鏈網絡安全治理中尤為重要——當第三方供應商、遠程維護服務商及云基制造合作伙伴接入企業網絡時，AI賦能的零信任認證系統會分析供應商風險畫像，據此實施動態訪問控制并持續監測供應商安全實踐，從而有效防范供應鏈網絡威脅。

AI驅動的零信任強制執行戰略確保所有制造業網絡安全政策始終具備適應性，能靈活應對不斷演變的網絡風險。將基于AI的零信任訪問控制與區塊鏈認證、后量子加密模型相結合，可增強多層工業環境下的網絡安全韌性。

可持續的網絡安全投資戰略

制造業的網絡安全投入必須與業務目標、合規要求和風險承受能力緊密對齊。企業應采取可持續的投資策略，兼顧長期韌性、成本效益和AI自動化能力。行業分析表明，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驅動的威脅檢測基礎設施，以及合規導向的風險管理框架，以最大化長期安全回報（ROI）。

企業可通過將企業級風險評估與合規映射相結合，構建以主動防御、投資回報（ROI）為核心的可落地網絡安全投資模型。該模型實施需遵循以下步驟：首先，依據ISO/IEC 27005風險分析流程梳理資產與威脅清單；其次，將每個高概率、高影響的威脅場景轉化為預算條目——這些條目需關聯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驅動分析的組織，其數據泄露平均成本降低約222萬美元。通過此類數據，將每筆預算申請與可論證、基于證據的ROI目標直接關聯，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據驅動決策能力，但它同時也擴大了融合IT與OT環境的攻擊面，使得該行業連續四年成為網絡攻擊的首要目標領域。

零信任網絡安全投資可構建高性價比的安全防護機制，確保企業在實現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驅動的網絡安全風險建模通過識別安全漏洞、優先處理高風險資產，并確保網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絡韌性投資的長期財務影響，這些企業肩負著確保安全自動化、AI驅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。將網絡安全投資與AI賦能的安全自動化、零信任執行策略相結合的企業，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據驅動決策能力，但它也擴大了融合IT與OT環境的攻擊面，使得該行業連續四年成為全球網絡攻擊的首要目標。

世界經濟論壇報告顯示，2023年制造業占全球網絡事件的比例最高，且勒索軟件與供應鏈滲透技術相結合的攻擊手法同比激增15%。多起重大安全事件表明，單個生產車間的安全漏洞可能引發連鎖反應，導致數百萬美元營收損失及大范圍供應鏈延誤。監管機構對此表示高度關切，特別指出攻擊者通過企業網絡橫向滲透至傳統可編程邏輯控制器（PLC）的橫向移動，已成為破壞安全關鍵設備的最主要手段。更嚴峻的是，生成式AI驅動的網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門檻——工程師可能被誘騙執行惡意命令。最后，全球固件與軟件供應商的廣泛分布引入了系統性風險：單個遭篡改的更新包可在數千臺互聯設備間傳播惡意軟件，這凸顯了在每項工業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。

結論

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

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攻擊的雙重挑戰做好充分準備，真正實現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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