基于AI的工业互联网网络安全态势平台设计

基于AI的工业互联网网络安全态势平台设计

华强

江苏未来网络集团有限公司  江苏南京  210000

摘要：随着工业互联网技术的飞速发展和广泛应用，工业互联网已深入到各行各业，对生产效率、质量控制、资源管理等带来了革命性的提升。然而，伴随着技术革新的浪潮，网络安全问题也日渐凸显，成为制约工业互联网健康、稳定发展的关键因素。为了应对这一挑战，与网络安全态势相关的平台数量与日俱增，平台致力于通过收集、分析网络数据，及时发现并应对潜在的安全威胁，但是传统的网络安全监控方法在面对复杂多变的网络攻击时，往往显得力不从心。因此，本文将详细探讨构建以人工智能为基础的工业互联网安全态势监控平台的设计要点，希望能够解决工业互联网的安全问题，保障工业生产的安全。

关键词：AI；工业互联网；网络安全；平台设计

科学技术的突破性进展，特别是人工智能和网络技术，正在引领工业生产向一个更加自动化和效率化的方向演进。通过信息技术与工业领域的紧密结合，工业互联网促进了生产环节中人与设备、设备与设备之间的智能连接，从而增强了整体的安全性。尽管如此，随着生产方式的持续演进，工业互联网也面临着日益复杂的网络安全风险，这些风险超出了传统安全措施的应对范围，可能会带来严重的经济损失。鉴于安全威胁的多变性和迅速扩散的可能性，探索在每个新接入点部署以人工智能为核心的网络安全态势监控平台变得尤为迫切，从而有效防范和减轻工业互联网中潜在的安全风险。

1人工智能技术应用的安全态势分析

人工智能作为一项新兴的高新技术，在工业领域的应用正逐渐扩展，已然成为推动生产力提升与互联网信息网络构建的关键技术。特别是在物联网领域，通过数据的整合与模型的归纳，人工智能正扮演着具备判断能力的得力助手角色。然而，随着AI技术在各行各业的广泛应用，网络安全挑战亦随之涌现。网络链条的日益复杂增加了工业核心技术遭受潜在攻击的风险，同时恶意代码的威胁也对节点式网络生产模式构成了不小的安全隐患。因此，在构建基于AI的工业互联网安全平台时，必须深入探究与分析人工智能及其在工业互联网环境中的安全态势与潜在风险，以确保网络安全与工业生产的稳定进行。

2工业互联网网络安全态势与风险

2.1网络安全响应机制仍需健全

自改革开放伊始，中国工业领域的生产能力经历了显著的增长，生产流程亦随之延伸并逐步优化。尽管如此，面对人工智能、大数据等前沿信息技术的整合应用，企业在风险管理和安全防护方面暴露出明显的不足，缺少必要的策略准备及专业技术团队，网络安全响应机制也不够健全。鉴于互联网数据与实体经济的深度融合，网络层面的安全威胁已不再局限于数字领域，其影响亦可能波及实际的工业生产活动。鉴于此，企业亟待从过往案例中学习，构建针对工业互联网安全的应急预案，确保生产的稳定性与效率性。

2.2企业的网络安全防护意识不足

企业领导者在制造业中往往优先追求产量的扩张和利润的最大化。此种管理理念可能使他们对网络安全的重视度不够，安全防护意识不够充足。在制定和执行网络安全措施的过程中，高层管理人员未能做好相关防护工作，工厂的操作人员与技术开发人员也未能充分融合各自的资源与专长，导致企业在网络安全防御上暴露出明显的脆弱之处。这些问题的核心在于企业对网络安全重视程度不够，没有将网络安全措施有效地整合到生产管理体系之中，进而造成企业缺少系统的工业互联网网络安全防护策略。

2.3工业互联网网络数据安全被轻视

随着工业互联网的广泛应用，大量的生产数据、管理数据以及用户隐私数据在网络中传输和存储，关键人才信息和生产工艺秘诀也能囊括在网络数据之中。然而，当前许多企业对于这些数据的安全保护意识并不足，往往轻视了工业互联网网络数据的安全问题，不仅可能导致数据的泄露和滥用，还可能对企业的声誉、业务甚至生存带来严重威胁，削弱实体企业的市场竞争力。因此，在设计基于AI的工业互联网网络安全态势平台时，必须高度重视数据安全问题，采取有效的加密、备份和访问控制等措施，充分挖掘并利用数据的潜力，确保数据的安全性和完整性。

3基于AI的工业互联网网络安全态势平台设计

3.1增强防护意识，健全安全响应机制

在着手构建工业互联网平台之前，应当提升对网络安全的重视程度。首先，企业应当制订相应的规范和技术研发准则，确保人工智能技术与工业生产活动紧密结合，转变过去那种过分重视生产而忽视技术的观念。同时，根据员工的不同职责，开展针对性的工业互联网安全培训，从意识和技能两个层面普及网络安全的重要性，让企业内所有层级的员工都具备对工业互联网安全状态的基本认知。其次，深入研究网络安全状态的应急处理模式，并与实际的生产规模及需求相结合，构建自动化的安全防护响应体系，定期组织实战演练，积累宝贵经验，从而在网络攻击发生时，能够迅速有效地应对。最后，还需不断完善工业互联网安全状态的数据测量和评估方法，发展预测性模型，以提高对潜在威胁的预警能力。

3.2重视数据安全防护，制定综合安全方案

由于工业互联网数据库的规模不断扩大，数据交换的频率和复杂性也在不断增加，应该在安全平台中确保数据的安全性。为此，在安全平台的设计过程中，必须采用一系列先进的技术手段，如实施强有力的数据加密措施来保护信息不被非法窃取或篡改，设置严格的访问权限限制确保只有授权人员能够访问敏感数据，以及执行接入认证机制来防止未授权的访问和潜在的网络攻击。

除此之外，在生产流程的每个环节中，还需要构建和实施综合性的安全策略。安全策略中包括对生产设备的安全防护措施，确保其免受物理和网络威胁的侵害，还涉及到控制系统的安全，防止生产流程被恶意干预或中断，进而确保工业互联网网络数据在整个生产过程中的安全流动，从而保障生产的连续性、稳定性和安全性，为企业带来更加可靠和高效的生产环境。

3.3融入人工智能深度学习

人工智能领域的深度学习技术不断取得突破，其在提升工业互联网安全防护能力方面的作用日益凸显。深度学习技术通过模拟人脑的学习机制，使得安全系统能够从大量数据中自主学习和提取模式，极大地增强了对潜在威胁的识别和预警能力。在工业生产周期中，这种技术的应用不仅优化了安全防护体系的结构，还提高了对生产过程中可能出现的安全漏洞的预测精度。

在复杂的工业互联网网络环境中，深度学习技术能够对网络安全态势进行实时监测，通过分析网络流量和行为模式，及时发现异常行为，从而实现对网络攻击的早期预警。此外，当面临突发的网络安全事件时，深度学习系统能够迅速识别攻击模式，并采取相应的应急措施，有效降低安全事件对生产活动的影响，确保了日常安全防护工作的全面性和有效性，为工业互联网运转提供了更为坚固的安全保障。

3.4运用AI技术

在人工智能技术被广泛应用在工业生产中的背景下，其中的生物识别技术能够分析视频和图像数据来准确识别真实的人脸，从而有效保护网络中的信息安全，避免敏感数据的泄露。除了防范信息盗窃之外，生产信息的完整性同样不容忽视，一旦生产信息遭到篡改，可能会导致产品损坏和重大损失。为了应对这类风险，必须构建基于AI深度学习的智能系统，并部署自动化的感应设备，实现生产过程的全自动监控和管理。

工业互联网的建设者和运营者也要在实践中吸取经验教训，逐步增强安全意识，从传统的被动防御转向主动预防，更加重视生产效率与技术创新的结合。AI技术需要构建全面的工业知识库，并围绕此建立起完善的安全防护体系，逐步形成具有行业特色的防护模式。在整个工业领域，将构建起全面的互联网络，实现信息的互通共享，建立起规模化的网络安全防护机构。

4结论

由上文可知，通过增强防护意识，健全安全响应机制，重视数据安全防护，制定综合安全方案，融入人工智能深度学习，运用AI技术，可以有效提升工业互联网网络安全的整体防护能力，进而保障企业的生产安全，还能推动工业互联网的健康发展，有利于实现社会经济的持续繁荣和发展。

参考文献：

[1]田立坤.亟需构建工业互联网平台安全管理体系[J].中国科技产业，2022(03):28-29.

[2]智能制造企业工业互联网平台安全防护建设[J].自动化博览，2022,39(01):114-115.

[3]刘晓曼，杜霖.我国工业互联网安全实践现状研究[J].保密科学技术，2021(07):44-47.