主要收获
- 人工智能通过增加供应商输入、工程文件、生产数据以及相关工作流的数量和重要性，扩大了制造业的信任范围。
- 电子邮件是一个关键控制点：网络钓鱼、诱骗用户提供凭据以及不安全的附件都可能危及人工智能驱动的运营所依赖的数据和决策。
- 以预防为先的检查、文件重建以及数据丢失控制措施，有助于在风险波及用户或工厂之前，保护工程文件、供应商交换数据以及设计知识产权。
电子邮件是制造业中的一个运营工作流
这一切的开端与任何一个普通工作日并无二致：来自供应商或内部账户的一条消息看似寻常，却可能暗藏被盗凭证、恶意链接或经过武器化的附件。这种威胁会从收件箱迅速蔓延至质量、生产、采购、工程以及基于人工智能的工作流中，其造成的干扰可能远比最初的入侵持续更久。“预防优先”的控制措施会在内容传递前进行检查，从而确保合法通信能够在生产、合规、供应商协调和客户交付等环节中安全无虞地进行。
被恶意利用的附件将值得信赖的工作流程转化为运营风险
威胁行为者利用了制造业工作流程中固有的紧迫性和隐含信任。
- 一个不安全的文件可能会通过熟悉的供应商交换渠道进入系统，从而将恶意软件引入工程流程。
- 凭证一旦泄露，受信任的邮箱就可能沦为发起后续攻击的传播点。
- 被篡改的信息可能会泄露知识产权、引发合规风险、扭曲运营决策，或扰乱与生产相关的系统。
形势正日益严峻。Black Kite统计显示，2026 年前七个月，已披露的针对制造企业的勒索软件事件达 1,183 起，这一数字已超过 2024 年全年的总和。
在制造业中，网络风险已从IT领域延伸至运营工作流程。确保每个环节的安全，有助于保障订单时效、供应商协调、生产连续性、安全以及数据安全。随着互联流程以更快的速度获取、共享和处理信息，早期控制变得越来越重要：在交付前采取预防措施，可以降低因单一安全事件升级为持续数天或数周的运营中断的风险。
近期发生的几起事件凸显了这种运营影响。2025年，一场网络攻击迫使捷豹路虎关闭了其计算机网络，导致生产线停产五周。该事件造成的损失估计达19亿英镑，成为英国历史上经济损失最严重的网络攻击，这也说明了为什么制造商将长期中断视为一种业务风险，而“预防优先”的安全策略必须有助于遏制这种风险。
Email Security 因为制造业始于预防
“预防优先”模型将每条传入的消息和附件视为一项投递决策，将敏感的传出内容视为一项策略决策。安全控制措施会评估活动元素和隐藏行为，识别敏感的设计信息，然后对内容进行拦截、隔离、解除危害并重建，或予以放行。这种方法能在投递前降低风险暴露，并减少事件发生后所需的调查和修复工作。
电子邮件安全与网络分段、终端防护、身份控制、运营技术（OT）监控、漏洞管理以及规范的操作流程相辅相成。这些控制措施共同构成了一个上游防御层，在高风险内容触达用户或流出组织之前，有效降低了用户遭受网络钓鱼、恶意软件、恶意附件、凭证诱骗以及数据泄露的风险。
保护工程文件、供应商往来文件及设计知识产权
制造商可以在确保运营所需的文件交换的同时，加强安全性。适当的控制措施既能应对入站威胁，又能防止敏感信息外泄，同时保持业务可用性。工程图纸、设计规范、物料清单、软件更新、归档文件和供应商文档均可从专为复杂且文件密集型工作流设计的策略中受益。
一种成熟且以预防为先的电子邮件安全管理方法，可使团队：
- 检查制造工作流所依赖的文件类型。在交付前，对供应商文件、工程文件、归档文件、软件更新和生产文件进行更深入的检查。
- 安全地分析受保护和复杂的内容。彻底检查归档文件，并对受密码保护的文档及其他复杂文件类型应用策略。
- 解除支持附件的关联并重新构建。在采购、工程、工厂团队或自动化工作流使用这些内容之前，提供包含已获批准元素的可用内容。
- 保护设计信息和知识产权。对设计规范、图纸及其他敏感电子邮件内容实施数据丢失防护措施。
- 支持本地安全要求。当治理、隔离或架构要求使用本地网关时，在邮件到达内部邮件服务器之前强制执行策略。
- 将电子邮件安全与安全运维相结合。将电子邮件事件整合到安全运营中心（SOC）和事件响应工作流中，以便快速调查并协调响应。
这些功能使电子邮件成为一种预防性控制措施。传入的附件在送达工厂团队之前会经过检查、重建或拦截；而传出的文件在发送前也会根据政策进行核查。这有助于确保符合监管要求、保护知识产权，并安全地扩展互联和人工智能驱动的运营。
将电子邮件打造为受控的入口和交换点
通过在用户或下游系统与相关内容交互之前对其进行检查、分析和重建，制造商既能保障运营安全，又能确保订单、生产系统、工厂流程和交付时间表正常推进。 OPSWAT MetaDefender Email Security 在该信任边界上增加了一层防护，帮助组织在受损输入升级为生产线停机和长期运营中断之前将其遏制住。
技术 | 功能介绍 |
使用多达30余种反恶意软件引擎并行扫描电子邮件及其附件，以帮助弥补检测漏洞。 | |
通过分析文件和电子邮件的结构及行为相关特征，在无需依赖特征码或沙箱触发的情况下，即可在执行前给出恶意软件判定结果。Alin AI 预测引擎平均在 6.67 毫秒内给出判定结果，误报率为 0.03%，检测准确率达 93%。 | |
通过将每个文件或附件视为潜在威胁，针对200多种文件类型提供以预防为先的CDR安全防护，移除脚本、宏、嵌入对象、二维码风险以及不符合策略的元素等活动内容，最终提供一个干净且可用的版本。 | |
该方案采用基于仿真的动态恶意软件分析技术，可在网络边界层识别零日威胁、隐蔽型威胁和多阶段威胁。其Adaptive （Sandbox ）功能可实现每台服务器每天分析50,000多个文件或附件，在约10秒内结合威胁情报给出快速判定结果，并将行为与MITRE ATT&CK模型进行映射，从而为分析师提供可直接使用的证据。 | |
该方案利用基于人工智能的内容检测、递归检查和OCR技术，可在125多种文件类型（包括嵌套压缩包、图像和不可搜索的PDF文件）中识别敏感数据。它能够根据政策对敏感内容进行遮盖、匿名化处理、哈希处理、分类或屏蔽，同时支持审计和合规工作流。 |
部署选项包括适用于本地、离线或物理隔离环境的MetaDefender™Email Gateway Security，以及适用于 Microsoft 云邮件服务的MetaDefender™ for Microsoft 365。
