Az ipari irányítórendszerek egyre bonyolultabbá válnak, ahogy a fejlődő kibertámadások veszélyeztetik az ipari működéseket. A hagyományos hálózati biztonsági intézkedések már nem elegendőek a mai támadási környezetben. Szerencsére a mesterséges intelligencia (MI) fejlődése hatékony eszközöket kínál az ipari kiberbiztonsági műveletek javítására.
A kiberbiztonság jelentősége az ipari működésben
Ahogy az ipari szektor egyre inkább kapcsolódik az Internet of Things (IoT) hálózathoz, az innovatív MI-alapú kiberbiztonság fontossága is nő. Az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériumának Better Buildings Solution Center szerint a kibertámadások 34%-a gyártókat céloz meg, miközben az incidensek 95%-a kisebb biztonsági frissítésekkel elkerülhető lenne.
Az ipari szektor elengedhetetlen a globális gazdaság számára. Éppen ezért a kiberbiztonsági kockázatok súlyos fenyegetést jelentenek, amelyek megzavarhatják az ellátási láncokat, jelentős anyagi veszteségeket okozhatnak és a vállalat hírnevét is rombolhatják. A tapasztalt hackerek akár az ipari irányítórendszerek felett is átvehetik az irányítást, veszélyeztetve a kritikus infrastruktúrát és szolgáltatásokat.
Az MI-alapú kiberbiztonsági intézkedések integrálása már eddig is hatékonynak bizonyult az ipari folyamatok védelmében. Azonban az alkalmazásuk még nem eléggé elterjedt. Az új kutatás-fejlesztési (K+F) adójóváírási szabályok, amelyek a jogosult kutatási költségeket 80%-ra korlátozzák, elősegíthetik az innovációt és az MI kiberbiztonsági technológiák szélesebb körű elterjedését.
Az MI integrálása az ipari kiberbiztonságba
Az MI technológiák kutatása és fejlesztése olyan gyorsan zajlik, mint az ipari működésekben való alkalmazásuk. Számos ágazat, az egészségügytől a gyártásig, már használja az MI-t és a gépi tanulást feladatok automatizálására, valamint hálózati biztonságuk fokozására és a kibertámadások megelőzésére.
1. Fenyegetések észlelése
A hagyományos biztonsági rendszerek rögzített szabályokat és mintákat alkalmaznak a kibertámadások megelőzésére. Statikus természetük azonban megnehezíti, hogy lépést tartsanak a hackerek új módszereivel. Az MI képes hatalmas mennyiségű adatot gyűjteni és szintetizálni, hogy azonosítsa a biztonsági résekre utaló mintákat.
Különösen a gépi tanulás játszik kulcsszerepet a fenyegetések észlelésében. Az algoritmusok történeti adatokat elemeznek, és előrejelzik a potenciális hálózati betöréseket, amelyeket az informatikai szakemberek felhasználhatnak a megelőző stratégiák kidolgozására.
2. Valós idejű automatizált elemzés
Az MI-megoldások nemcsak hatalmas adatmennyiségeket képesek feldolgozni, hanem valós időben is működnek. Az algoritmusok a hálózati forgalmat, a működést és az online viselkedést valós időben elemzik, lehetővé téve a szakemberek számára, hogy azonnal felismerjék a kibertámadásokat.
Az algoritmusok a sérült rendszereket is képesek izolálni, biztosítva a fenyegetés terjedésének megakadályozását. Az ipari dolgok internete (IIoT) által támogatott automatizáció célja az ellátási lánc teljes működésének MI-alapú eszközökkel történő optimalizálása, beleértve a biztonságot is.
3. Felhasználói viselkedés elemzése és hitelesítés
Egy új tanulmány szerint az insider támadások száma 2019 és 2024 között 66%-ról 76%-ra nőtt. Az insider támadások olyan személyektől származnak, akik legitim hozzáféréssel rendelkeznek a hálózathoz.
Az ipari szektor MI-t alkalmaz a felhasználói viselkedés elemzésére, hogy szokatlan mintázatokat észleljen. Az algoritmusok bázisadatokat használnak a gyanús eltérések azonosítására, és automatikus riasztásokat aktiválnak.
4. Automatizált válasz
Az MI automatizáció nemcsak az észlelésben, hanem a fenyegetések kezelésében is segít, még mielőtt a szakemberek közbeavatkoznának. Ez jelentősen csökkenti a hagyományos biztonsági rendszerek válaszidejét, és lehetővé teszi, hogy a csapatok a komolyabb incidensekre összpontosítsanak.
Kihívások és bevált gyakorlatok az MI bevezetéséhez
Az ipari működésnek számos akadállyal kell szembenéznie az MI kiberbiztonsági eszközök széleskörű alkalmazása során. Az MI éppúgy sebezhető a kibertámadásokkal szemben, mint az ipari folyamatok, és a meglévő rendszerekkel való kompatibilitási problémák is felmerülhetnek.
A dinamikus MI biztonsági fejlesztéseknek kezelniük kell a növekvő adatmennyiségeket és a bonyolultabb munkafolyamatokat. Emellett elengedhetetlen a jogszabályoknak való megfelelés, a szabályozási szankciók elkerülése érdekében.
A 2024-es ISC2 Cybersecurity Workforce Study szerint a vállalatok 90%-a jelentős hiányosságokat tapasztal a biztonsági készségek terén, és ezen belül 34% kifejezetten az MI-re és a gépi tanulásra vonatkozó hiányosságokat említette.
Az MI a jövő ipari kiberbiztonsági műveleteiben?
A világ csak most kezdi megérteni, hogy az MI hogyan tudja támogatni az ipart az automatizáció és a gépi tanulás révén. Ahogy az MI-megoldások fejlesztése folytatódik, az ipari szektor is egyre inkább támaszkodhat ezekre az eszközökre, hogy robusztusabb kiberbiztonságot alakítson ki működésében.