人工智能：下一个OT 网络安全影响者

面对OT 网络安全环境，人工智能是一把双刃剑。虽然人工智能赋予了企业主动检测和应对威胁的能力，并不断突破自动化技术的极限，以确保重要数据、设备和网络的安全，但人工智能易受对抗性攻击以及被恶意行为者滥用的可能性，会使其成为一个新的攻击面，对关键基础设施和运营技术系统构成重大风险。

人类操作员在人工智能驱动的OT 网络防御中发挥着至关重要的作用。虽然人工智能系统在数据处理方面表现出色，但它们缺乏人类细致入微的理解和判断能力。人类安全分析师与人工智能系统之间的有效合作对于实现高水平的网络复原力至关重要。

为了最好地促进这种合作，企业必须投资于培训和提高员工技能。人类操作员可以利用人工智能生成的洞察力做出明智决策，而人工智能则可以自动执行常规任务并提供实时威胁情报。这种协同作用使人类操作员能够专注于更具战略性的高阶任务，最终增强组织的防御能力。

在这种共生关系中，人类因素的另一方面是我们有责任深入了解人工智能，并为围绕这项快节奏技术的各种问题提供答案。让我们来看看围绕人工智能出现的一些与网络安全有关的紧迫问题：

OT 网络安全中的人工智能可以在内部开发，也可以使用当今流行的平台进行定制。在考虑外部人工智能平台时，企业必须仔细评估数据的保密性和共享性。必须确保敏感信息得到充分保护。

关键基础设施领域对人工智能系统的信任存在疑虑。鉴于OT 网络安全的重要性，这种谨慎是可以理解的。不过，可以通过严格的测试、验证以及有关人工智能能力和局限性的透明沟通来建立对人工智能的信任。随着人工智能技术不断证明其有效性，人们对其在网络防御中的作用的信任度可能会越来越高。我们必须牢记人工智能在哪些方面以及如何发挥效力，以提高其效益，同时仍然保持对关键生产系统和设备的全面控制。这对于最大限度地延长正常运行时间至关重要。

人工智能在增强安全性的同时，也可能成为潜在的攻击面。攻击者可能会试图操纵人工智能模型或其训练数据来欺骗安全系统。人工智能预测在决策过程中故意诱发拜占庭故障的风险是一个合理的担忧。这凸显了对人工智能系统进行持续监控和强大防御的必要性，以保护它们不被利用。

人工智能模型在大量数据集上进行训练，其中一些数据集可能包含受版权保护的资料。企业必须确保在人工智能训练中使用的数据拥有必要的权利和权限，从而应对这一挑战。这可能涉及许可协议、数据匿名化或替代数据源，以避免法律问题。

人工智能将通过增强攻击和防御能力，显著改善红队/蓝队网络模拟。在红队方面，人工智能驱动的攻击模拟可以使威胁场景更加复杂和动态，模仿真实攻击者不断变化的战术。这就要求蓝队改进其检测和应对策略。对于蓝队来说，人工智能可以通过快速识别异常模式、漏洞和异常情况来增强威胁检测和事件响应，从而提高防御能力并帮助实现常规任务自动化。此外，人工智能还能通过分析海量数据产生有价值的见解，从而实现更高效的决策和积极主动的安全措施。  

在操作室层面开展的桌面演练（TTX）对于加强应对真实网络事件的准备工作具有重要价值。这些演习有助于组织演练应对策略，找出事件应对计划中的薄弱环节，并改善团队成员之间的沟通与协调。人工智能对 TTX 演习的影响在于它能够提供实时威胁情报 、分析庞大的数据集和模拟逼真的网络攻击场景，从而提高这些演习的复杂性和真实性。

人工智能驱动的安全响应会影响系统行为，而系统行为反过来又会影响人工智能检测，这种反馈回路需要谨慎管理。组织必须实施保障措施和控制机制，以防止意外后果。定期评估和调整对于找到正确的平衡至关重要。

在人工智能系统不断发展的环境中，抵御对抗性机器学习攻击和深度伪造是一项相当大的挑战。在数字领域，攻击者和防御者之间的界限越来越模糊。为此，美国政府发布了一项行政命令，以正式解决这些问题。尽管如此，企业必须投资于不断演进的人工智能防御系统，开展持续研究，并与更广泛的网络安全社区合作，以保持对新兴威胁的领先地位。