1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性,对于生产企业,可以根据这个数据合理的把控库存量,调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能,可以准确提供货物库存位置,这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术,实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化,而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整,优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平,还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术,实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动,实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉,把生命指数记录到电子健康文件中,不仅自己可以查看,也方便了医生的查阅,实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均,看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机,就可以 *** 作家里大多数的电器,查看它们的运行状态。寒冷的冬天,我们可以提前打开家里的空调,回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置,你再也不用担心孩子跑的找不见人,省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度,监视土壤酸碱度,查看家禽的状态。在这些数据的支持下,农户就可以合理进行科学评估,安排施肥,灌溉。监测到的天气情况比如降水,风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量,降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息,通过信号灯等设备进行流量的控制,这个技术的运用,会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚,驾驶违章无处可逃,交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程,对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例,因为物联网的运用,使得自动化计量系统开始启动,使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
许多人认为物联网设备很简单,但它们其实并不简单,实际上它们运行的是具有完整网络堆栈和应用层的 *** 作系统。更糟糕的是,其中大部分是我们无法控制的。据研究,多达82%的企业无法识别连接到其网络的所有设备,77%的公司承认物联网设备量的增加会带来严重的安全挑战。
由于我们无法控制的设备数量持续增长,因此风险也在增加。我们已经看到僵尸网络的显着增加,物联网设备被接管并用于从数量、暴力攻击到垃圾邮件和数据泄露等各种应用。例如,骇客可以控制交通摄像头,上传流氓固件,从而可以远程控制受影响的设备。
目前摄像机在动态DNS服务、设备间的通信和缓冲区溢出漏洞方面都存在问题。易受攻击的物联网设备为恶意软件的迅速传播提供入口点。同样,随着我们无线连接的增强,使更多设备能够相互连接,威胁也在不断增加。例如BlueBorne攻击,它允许攻击者利用蓝牙中的漏洞接管设备。目前53亿个设备存在该风险,开启蓝牙功能使攻击者可以悄悄接管任何设备。
这些易受攻击的端点的最恐怖的事情之一是,它们可以让攻击者在您不知情的情况下获得访问权限。如果您不知道网络上的所有设备有哪些或不知道它们是否已正确打补丁,那么就不知道这些设备的防御措施何时已失效。同样,尽管防火墙在某些特定点上可能会很好地保护外围设备并监控网络流量,但企业之间通常也不清楚网络上列入白名单的设备是否适合。并且现在这些设备为了可以直接相互通信,通常使用蓝牙或Wi-Fi来绕过安全系统。
那么物联网所需要做的是将可视性从外围设备扩展到网络核心。一个成功的架构不能依赖代理,它必须清楚所有连接的设备是什么,以及设备何时被入侵。在实施安全解决方案时,需要一些可以与现有环境集成并且位于现有网络基础架构之上的工具,以提供观察。
尽可能地采用自动化,以避免安全团队的重复性工作。同样,分析物联网中各个设备的行为。建模网络中所有设备的预期行为和预期行为,在可能的地方自动执行安全策略,并将不正常的情况报告给安全人员。虽然物联网正在促成许多行业令人振奋的发展,但我们不能忽视安全问题,否则它可能成为发生重大事件的盲点。
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2009年,恶意软件曾 *** 控某核浓缩工厂的离心机,导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”,通过闪存驱动器入侵独立网络系统,并在各生产网络中自动扩散。通过“震网”事件,我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。这场战争显然是失衡的:企业必须保护众多的技术,而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。
但非常重要的一点是,企业不仅需要关注外部威胁,还需关注真实存在却常被忽略的网络风险,而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。否则,企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险,企业应管控并降低该等新兴风险。
工业40时代,智能机器之间的互联性不断增强,风险因素也随之增多。工业40开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。借助智能、自动化技术,工业40旨在结合数字世界与物理 *** 作,推动智能工厂和先进制造业的发展 。但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中,新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要,因为这些方案融合了工业40的重要驱动力:运营技术与信息技术。
随着工业40时代的到来,威胁急剧增加,企业应当考虑并解决新产生的风险。简而言之,在工业40时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网,网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。
在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。开始制定联网的工业40计划时,就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。
本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。3在工业40时代,我们将探讨在整个生产生命周期中(图1)——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策,以预测并有效应对网络风险,同时主动将网络安全纳入企业战略。
数字化制造企业与工业40
工业40技术让数字化制造企业和数字供应网络整合不同来源和出处的数字化信息,推动制造与分销行为。
信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。工业40结合了物联网以及相关的实体和数字技术,包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实,以完善生产生命周期,实现数字化运营。
工业40的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴,一定程度上讲,只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越(图2)。从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业40的精髓所在,它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。
即使在我们 探索 信息创造价值的方式时,从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。在整个制造与分销价值网络中,通过工业40应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。
不断演变的供应链和网络风险
有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。此外,供应链还与消费者需求联系紧密。很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。由于分析工具也变得更加先进,如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。
通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备,工业40技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展,并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络,最终改进管理,加快原料和商品流通,提高资源利用率,并使供应品更合理地满足消费者需求。
尽管工业40能带来这些好处,但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。为了防止发生重大风险,应从设计到运营的每个阶段,合理规划并详细说明网络弱点。
在数字化供应网络中共享数据的网络风险
随着数字供应网络的发展,未来将出现根据购买者对可用供应品的需求,对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络,且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全,因此形成新型供应网络并非易事。
因此,企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。 此外,他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施,如供应商验收、信息共享和系统访问。企业不仅对这些流程拥有专属权利,它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。这也许会给第三方风险管理带来更多压力。在分析互联数字供应网络的网络风险时,我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大(图3)。
为了应对不断增长的网络风险,我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。
数据共享:更多利益相关方将更多渠道获得数据
企业将需要考虑什么数据可以共享,如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。比 如,数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手,因此不愿意公开某些类型的数据,如定价或专利品信息。此外,供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。因此,仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。
企业应当利用合适的技术,如网络分段和中介系统等,收集、保护和提供信息。此外,企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术,以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证(即识别设备的未授权更改)。
将这种方法与强大的访问控制措施结合,关键任务 *** 作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。
在必须公开部分数据或数据非常敏感时,金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。目前,企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具,以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。但随着互联性的逐步提升,金融服务企业意识到,不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险,而应结合数据管治等其他技术。事实上,企业应该对其所处环境实施风险评估,包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等,并根据评估结果制定或更新网络风险战略。总而言之,随着互联性的不断增强,上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。
供应商处理:更广阔市场中供应商验收与付款
由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂,核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。因此,追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。此外,使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策,确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。消费者市场有不少类似的经历,易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。
区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。尽管比特币是建立货币 历史 记录的经典案例,但其他企业仍在 探索 如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。7创建团体共享 历史 账簿能建立信任和透明度,通过验证商品真实性保护买方和卖方,追踪商品物流状态,并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。如不能保证产品真实性,制造商可能会在引进产品前,进行产品测试和鉴定,以确保足够的安全性。
信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。企业从事信息或商品交易时,需要不断更新其风险管理措施,确保真实性和安全性;加强监测能力和网络安全运营,保持警惕性;并在无法实施信任验证时保护该等流程。
在这个过程中,数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源,所有这些与数字供应网络一样,一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。因此,为了应对内部风险,包括显性风险(企业间谍活动、蓄意破坏等)和意外风险(自满、无知等),软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。
事实上,警惕性对监测非常重要:由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业40技术,网络风险只会成倍增长。
智能生产时代的新型网络风险
随着互联性的不断提高,数字供应网络将面临新的风险,智能制造同样也无法避免。不仅风险的数量和种类将增加,甚至还可能呈指数增长。不久前,美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》,强调应关注当下的问题,检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。
“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备,无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备,都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。
考虑到风险不断增长,威胁面急剧扩张,工业40时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。
联网生产带来新型网络挑战
随着生产系统的互联性越来越高,数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。不难想象,不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下,甚至危及工人安全。此外,联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。有证据表明,制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险: 2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟(MAPI)的研究发现,三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。
可以确定的是,自进入机械化生产时代,风险就一直伴随着制造商,而且随着技术的进步,网络风险不断增强,物理威胁也越来越多。但工业40使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。各阶段的具体情况请参见图4。
从运营的角度看,在保持高效率和实施资源控制时,工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。为此,他们使用了一系列联网系统,如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。这些联网系统能够经常优化流程,使业务更加简单高效。并且,随着系统的不断升级,系统的自动化程度和自主性也将不断提高(图5)。
从安全的角度看,鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升,大量暴露点将可能遭到威胁。与一般的IT行业关注信息本身不同,工业控制系统安全更多关注工业流程。因此,与传统网络风险一样,智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性,而非信息的保密性。
但值得注意的是,尽管网络攻击的基本要素未发生改变,但实施攻击方式变得越来越先进(图5)。事实上,由于工业40时代互联性越来越高,并逐渐从数字化领域扩展到物理世界,网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响(图6)。
结合信息技术与运营技术:
当数字化遇上实体制造商实施工业40 技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品,我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司,当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时,可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施(图7)。
首先,制造商常受以下三项战略规划的影响:
健康 与安全: 员工和环境安全对任何站点都非常重要。随着技术的发展,未来智能安全设备将实现升级。
生产与流程的韧性和效率: 任何时候保证连续生产都很重要。在实际工作中,一旦工厂停工就会损失金钱,但考虑到重建和重新开工所花费的时间,恢复关键流程可能将导致更大的损失。
检测并主动解决问题: 企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。在实际工作中,工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大,因此,应采取措施改善环境,保护企业的品牌与声誉。
第二,企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念:
系统的可 *** 作性、可靠性与完整性: 为了降低拥有权成本,减缓零部件更换速度,站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互 *** 作的系统。
效率与成本规避: 站点始终承受着减少运营成本的压力。未来,企业可能增加现货设备投入,加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。
监管与合规: 不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。未来企业可能需要投入更多,以改变环境,确保流程的可靠性。
工业40时代,网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业,同样也存在于产品本身。 由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间,甚至产品与制造商和供应网络之间,因此企业应该明白一旦售出产品,网络风险就不会终止。
风险触及实体物品
预计到2020年,全球将部署超过200亿台物联网设备。15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上,而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场,供消费者购买使用。
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟(MAPI)的研究结果显示,近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件,四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中,以应对设备常常遇到的重大网络风险。
尽管这很有挑战性,但事实证明,企业不能期望消费者自己会更新安全设置,采取有效的安全应对措施,更新设备端固件或更改默认设备密码。
比如,2016年10月,一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击,表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。在这次攻击中,病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视,将其变成僵尸网络,并不断冲击服务器直至服务器崩溃,最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。17研究者发现,受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码,且未获得所需的安全补丁或升级程序。18需要注意的是,部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中,且供应商未告知用户如何更改密码。
当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施,一旦外围保护被突破,便难以检测和应对此类攻击。
风险与生产相伴而行
由于生产设施越来越多地与物联网设备结合,因此,考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。受损物联网设备所产生的安全影响包括:生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障,以及极端情况下的人员伤亡。此外,潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改,还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少(可能持续数月甚至数年,远远超过事件实际持续的时间)。下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法,但随着物品和相应风险的激增,这些方法可能还不够。
传统漏洞管理
漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞,但通常仍有多个攻击面。攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术,虽然目前未发现漏洞,但攻击者以后也许能发现新的漏洞。
减少攻击面
简单来说,减少攻击面即指减少或消除攻击,可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有;而应与二者同样共享。
更新悖论
生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。很多工业生产网络很少更新升级,因为对制造商来说,停工升级花费巨大。对于某些连续加工设施来说,关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。
很多联网设备可能还将使用十年到二十年,这使得更新悖论愈加严重。认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。20 对于生产和制造设施,在缩短停工时间的同时,使生产资产利用率达到最高至关重要。物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备,这些设备只能存在最小的攻击表面,并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。
制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。智能系统更新换代很快,而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。对于一件物品来说,威胁可能微不足道,但如果涉及大量的联网设备,影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。在应对威胁的过程中,资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。
人才缺口
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟(MAPI)的研究表明,75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升,将越来越难找到高技能的网络安全人才,来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。
网络威胁不断变化,技术复杂性越来越高。搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备,并在几乎无人为参与的情况下进行扩散,并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。这一趋势令人感到不安,物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。
多管齐下,保护设备
在工业应用中,承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送,水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。由于生产设施不断减少人为干预,因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用(图8)。
从设计流程开始考虑网络安全
制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法,并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关(用于评估安全控制措施是否有效),采用领先的安全措施,并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。通过利用安全软件开发生命周期的安全措施,很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。但如果可能的话,在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。
从联网设备端保护数据
物联网设备所产生的大量信息对工业40制造商非常重要。基于工业40的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息,并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息,还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。事实上,德勤与美国生产力和创新制造商联盟(MAPI)的调研发现,近70%的制造商使用联网产品传输个人信息,但近55%的制造商会对传输的信息加密。
生产固化设备需要采取可靠的安全措施,在整个数据生命周期间,敏感数据的安全同样也需要得到保护。因此,物联网设备制造商需要制定保护方案:不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据,还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。
保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案,以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。
随着越来越多的物联网设备实现联网,潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞,但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。因此,设备联网时必须使用补丁。确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担,而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。
应用人工智能检测威胁
2016年8月,美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛,最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。网络超级挑战赛发起于2013年,旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间,从而减少网络攻击风险。
真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。在物联网设备产生海量数据的过程中,当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升,但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。
在工业40时代,结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习,并借助人工智能实时响应威胁,对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。如果不能应对安全风险,如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击,也不能生产固化、安全的物联网设备,则可能导致一种不好的状况:关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。
攻击不可避免时,保持韧性
恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性,能够有效震慑绝大部分攻击者。然而,值得注意的是,虽然企业可以减少网络攻击风险,但没有一家企业能够完全避免网络攻击。保持韧性的前提是,接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实,而后谨慎行事。
韧性的培养过程包含三个阶段:准备、响应、恢复。
准备。企业应当准备好有效应对各方面事故,明确定义角色、职责与行为。审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习,能够帮助企业了解差异,并在真实事故发生时采取有效的补救措施。
响应。应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。
恢复。企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。在准备应对攻击,了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时,企业应全力应对、仔细规划、充分执行。
推动网络公司发展至今日的比特(0和1)让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。随着联网技术应用的不断普及,网络风险可能增加并发生改变,也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。
企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业40所带来的网络风险和威胁。如今,联网技术为关键商业流程提供支持,但随着这些流程的关联性提高,可能会更容易出现漏洞。因此,企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划,以适应愈加复杂和普遍的网络环境。
法规和行业标准常常是被动的,“合规”通常表示最低安全要求。企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全,因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。
企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法,了解风险,消除威胁:
安全性。采取审慎的、基于风险的方法,明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。贵公司的知识产权是否安全?贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击?
警惕性。持续监控系统、网络、设备、人员和环境,发现可能存在的威胁。需要利用实时威胁情报和人工智能,了解危险行为,并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。
韧性。随时都可能发生事故。贵公司将会如何应对?多久能恢复正常运营?贵公司将如何快速消除事故影响?
由于企业越来越重视工业40所带来的商业价值,企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。
报告出品方:德勤中国
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由于国家和地方政府的推动,当前物联网正在加速发展,物联网的安全需求日益迫切。理顺物联网的体系结构、明确物联网中的特殊安全需求,考虑怎么样用现有机制和技术手段来解决面物联网临的安全问题,是目前当务之急。
由于物联网必须兼容和继承现有的TCP/IP网络、无线移动网络等,因此现有网络安全体系中的大部分机制仍然可以适用于物联网,并能够提供一定的安全性,如认证机制、加密机制等。但是还需要根据物联网的特征对安全机制进行调整和补充。
可以认为,物联网的安全问题同样也要走“分而治之”、分层解决的路子。传统TCP/IP网络针对网络中的不同层都有相应的安全措施和对应方法,这套比较完整的方法,不能原样照搬到物联网领域,而要根据物联网的体系结构和特殊性进行调整。物联网感知层、感知层与主干网络接口以下的部分的安全防御技术主要依赖于传统的信息安全的知识。
1物联网中的加密机制
密码编码学是保障信息安全的基础。在传统IP网络中加密的应用通常有两种形式:点到点加密和端到端加密。从目前学术界所公认的物联网基础架构来看,不论是点点加密还是端端加密,实现起来都有困难,因为在感知层的节点上要运行一个加密/解密程序不仅需要存储开销、高速的CPU,而且还要消耗节点的能量。因此,在物联网中实现加密机制原则上有可能,但是技术实施上难度大。
2节点的认证机制
认证机制是指通信的数据接收方能够确认数据发送方的真实身份,以及数据在传送过程中是否遭到篡改。从物联网的体系结构来看,感知层的认证机制非常有必要。身份认证是确保节点的身份信息,加密机制通过对数据进行编码来保证数据的机密性,以防止数据在传输过程中被窃取。
PKI是利用公钥理论和技术建立的提供信息安全服务的基础设施,是解决信息的真实性、完整性、机密性和不可否认性这一系列问题的技术基础,是物联网环境下保障信息安全的重要方案。
3访问控制技术
访问控制在物联网环境下被赋予了新的内涵,从TCP/IP网络中主要给“人”进行访问授权、变成了给机器进行访问授权,有限制的分配、交互共享数据,在机器与机器之间将变得更加复杂。
4态势分析及其他
网络态势感知与评估技术是对当前和未来一段时间内的网络运行状态进行定量和定性的评价、实时监测和预警的一种新的网络安全监控技术。物联网的网络态势感知与评估的有关理论和技术还是一个正在开展的研究领域。
深入研究这一领域的科学问题,从理论到实践意义上来讲都非常值得期待,因为同传统的TCP/IP网络相比,传感网络领域的态势感知与评估被赋予了新的研究内涵,不仅仅是网络安全单一方面的问题,还涉及到传感网络体系结构的本身问题,如传感智能节点的能量存储问题、节点布局过程中的传输延迟问题、汇聚节点的数据流量问题等。这些网络本身的因素对于传感网络的正常运行都是致命的。所以,在传感网络领域中态势感知与评估已经超越了IP网络中单纯的网络安全的意义,已经从网络安全延伸到了网络正常运行状态的监控;另外,传感网络结构更加复杂,网络数据是多源的、异构的,网络数据具有很强的互补性和冗余性,具有很强的实时性。
物联网在线认为在同时考虑外来入侵的前提下,需要对传感网络数据进行深入的数据挖掘分析、从数据中找出统计规律性。通过建立传感网络数据析取的各种数学模型,进行规则挖掘和融合、推理、归纳等,提出能客观、全面地对大规模传感网络正常运行做态势评估的指标,为传感网络的安全运行提供分析报警等措施。
(转帖于中国电子商务研究中心)根据我了解到的情况,F5亚太区安全解决方案架构师曾经总结过这个问题,即:万物互联时代已经来临,各类物联网设备的数量正在成倍增长。随之而来的,是越来越棘手的安全问题,物联网安全问题主要涉及第一个就是,攻击源由于lOT设备的加入,会成为一个非常巨大的这个敌人,而且这种巨大性是会越来越刚性的发展的,就是TB级的对抗会成为一种常态,第二个企业级数据中心作为一种有限资源的目标一定要把Securityas Service 就是运营商层面的安全服务纳入到你的防御架构当中,这是唯一可应对TB级流量的一个防御架构。第三个就是实体数据中心里面一定要走混合的架构,不能再像原来单一的以盒子的堆砌,作为这个防御架构的运维模式,一定要考虑用这个虚拟化的资源应对那些突发的,上百倍的这种流量的变化。这三个趋势是未来F5可能遇到的一些挑战,所以F5已经在加强准备了,等到危机来临的那一天,F5早就出方案了,直接找F5就好了。
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