人工智慧：下一個 OT 網路安全影響者

人工智慧是一把雙刃劍，在面對 OT 網路安全格局。雖然它使組織能夠主動檢測和回應威脅，並繼續推動技術自動化的極限，以保護基本資料、設備和網路，但它對對抗性攻擊的敏感性和被惡意行為者濫用的可能性可能會將其變成新的攻擊面，對關鍵基礎設施和營運技術系統構成重大風險。

人類操作員在人工智慧驅動中發揮著至關重要的作用 OT 網路防禦。雖然人工智慧系統在資料處理方面表現出色，但它們缺乏人類細緻入微的理解和判斷。人類安全分析師和人工智慧系統之間的有效協作對於實現高水準的網路彈性至關重要。

為了最好地促進這種合作，組織必須投資於培訓和提高員工技能。人類操作員可以利用 AI 生成的見解做出明智的決策，而 AI 可以自動執行日常任務並提供即時威脅情資。這種協同作用使人類操作員能夠專注於更具戰略性的高階任務，最終增強組織的防禦能力。

在這種共生關係中，人為因素的另一個方面是我們有責任對人工智慧有深刻的理解，併為圍繞快節奏技術的問題找到答案。讓我們來看看圍繞人工智慧與網路安全相關的一些緊迫問題：

OT 網路安全中的 AI 可以在內部開發，也可以使用當今流行的平台進行客製化。在考慮外部 AI 平臺時，組織必須仔細評估資料的機密性和共用性。必須確保敏感資訊得到充分保護。

在關鍵基礎設施領域，對人工智慧系統的信任存在猶豫不決。鑒於 OT 網路安全，這種謹慎是可以理解的。然而，對人工智慧的信任可以透過嚴格的測試、驗證和關於人工智慧的能力和局限性的透明溝通來建立。隨著人工智慧技術不斷證明其有效性，人們對其在網路防禦中的作用的信任可能會增加。人們必須牢記人工智慧在何處以及如何有效地增加其效益，同時仍然保持對關鍵生產系統和設備的完全控制。這對於最大限度地延長正常運行時間至關重要。

雖然人工智慧增強了安全性，但它也可能成為潛在的攻擊面。攻擊者可能會試圖操縱 AI 模型或其訓練資料來欺騙安全系統。人工智慧預測故意導致拜占庭式決策失敗的風險是一個合理的擔憂。這凸顯了對人工智慧系統進行持續監控和強大防禦的必要性，以保護它們免受利用。

人工智慧模型在廣泛的資料集上進行訓練，其中一些可能包含受版權保護的材料。組織必須透過確保他們對 AI 訓練中使用的資料擁有必要的權利和許可權來應對這一挑戰。這可能涉及許可協議、資料匿名化或替代資料源，以避免法律問題。

人工智慧有望透過增強進攻和防禦能力來顯著改善紅隊/藍隊網路類比。在紅隊方面，人工智慧驅動的攻擊類比可以使威脅場景更加複雜和動態，模仿真實攻擊者不斷變化的戰術。這就要求藍隊改進他們的檢測和回應策略。對於藍隊來說，人工智慧可以透過快速識別異常模式、漏洞和異常來增強威脅檢測和事件回應，從而改善防禦並幫助自動執行日常任務。此外，人工智慧可以透過分析大量資料來產生有價值的見解，從而實現更高效的決策和主動的安全措施。  

在操作室層面進行的桌面演習（TTX）在加強對現實世界網路事件的準備方面具有重要價值。它們幫助組織實踐回應策略，識別事件回應計劃中的弱點，並改善團隊成員之間的溝通和協調。人工智慧對TTX鑽機的影響在於它能夠提供即時 威脅情資，分析海量資料集，模擬真實的網路攻擊場景，從而提高這些練習的複雜性和真實性。

反饋迴圈（AI 驅動的安全回應會影響系統行為，進而影響 AI 偵測）需要小心管理。組織必須執行保障與控制機制，以防止意外的後果。定期評估與調整對於找到適當的平衡點至關重要。

在人工智慧系統不斷發展的環境中，防禦對抗性機器學習攻擊和深度偽造是一項相當大的挑戰。在數位領域，攻擊者和防禦者之間的界限正在模糊。出於這個原因，除其他外，美國政府發佈了一項 行政命令 ，以正式解決這些問題。儘管如此，組織必須投資於發展其 AI 防禦，進行持續的研究，並與更廣泛的網路安全社區合作，以領先於新出現的威脅。