生成式 AI 在工业网络中的集成正在重塑 IEC 62443 等安全框架的实施和维护方式。通过自动化威胁检测、网络配置和合规性监控，AI 驱动的编程成为缩小运营技术（OT）安全挑战差距的有力工具。
工业网络是关键基础设施的骨干，为能源、制造和运输等行业的正常运营提供支持。然而，随着 IT 和 OT 的融合日益加深，网络安全隐患正以惊人的速度增长。国际自动化协会/国际电工委员会（ISA/IEC）62443 标准为保护工业自动化和控制系统（IACS）提供了一种系统的安全方法，但安全措施的落实需要持续的监控、配置和调整。
生成式AI作为一种能够创建内容、生成代码和预测模式的AI先进技术，已成为支持不同解决方案应对这些挑战的强大工具。在工业网络中，AI 驱动的编程开辟了一个新的视野，通过支持和自动化某些威胁检测流程、增强异常检测并确保符合 ISA/IEC 62443 等严格的安全框架来改变网络安全。
图：AI 驱动的系统可以帮助企业获得自动化洞察，以减少停机时间并改进当前配置。图片来源：Moxa
生成式 AI 在工业网络中的作用
在了解生成式AI在工业网络中的作用之前，我们首先需要了解这项技术的定义。生成式AI是一种能够创造新内容的AI技术。它通过从现有数据中生成新数据，并利用现有知识解决新的查询问题来工作。该技术目前在聊天机器人、产品开发和内容创作等领域的应用最为广泛。
生成式 AI 正在通过实现以下功能来改变工业网络：
· 自动化网络配置和优化
AI 可以生成符合 IEC 62443 安全区域和管道的优化网络配置，从而减少人为错误并提高效率。
· 威胁检测和响应
AI 模型可以实时分析大型数据集，识别异常并生成见解，以响应缓解安全风险的行动。
· 自我修复网络
AI 驱动的系统可以检测通信故障、生成修复脚本并提供自动化洞察，以减少停机时间并改进当前配置。
· 合规性和审计自动化
生成式 AI 可以生成安全文档，根据 IEC 62443 要求验证配置，并协助审核流程。
IEC 62443和AI增强网络安全合规性的方式
IEC 62443 标准通过定义安全等级（SL）、访问控制和风险评估方法，为保护工业自动化系统提供了一个框架。
AI 驱动的编程可以通过以下方式增强合规性：
· 风险识别和威胁建模
AI 可以根据历史攻击模式生成威胁模型，并考虑到每个网络的具体情况预测最可能的漏洞。虽然可见性工具仍然很重要，但公司可以执行额外的分析来提供其内部专业知识并仔细检查已识别的模式。
· 安全补丁管理
AI 可以动态地建议补丁，确保维护团队更积极地调查系统漏洞。
生成式 AI 增强工业控制系统安全性的方式
生成式 AI 不仅可以增强网络安全合规性，还可以增强工业控制系统的安全性。生成式 AI 主要通过集中方式实现此目的：
1. 适用于安全区和管道的 AI 辅助网络配置
在工业网络中，根据 IEC 62443 定义安全区域和管道至关重要。生成式 AI 可以：
分析网络流量以推荐最适合响应的特定 AI 模型（数学模型），并根据网络数据模式建议最佳安全分段。
提出防火墙规则和访问控制列表。
模拟潜在的攻击媒介并推荐网络强化策略。
2. 智能入侵检测和事件响应
传统的入侵检测系统（IDS）依赖于基于签名的检测，这通常无法抵御零日攻击。生成式 AI 通过以下方式改进了这一点：
分析实时网络流量，并为检测工具提供额外的见解，以识别行为异常。
支持创建针对威胁性质和 ICS 特征量身定制的响应手册。
模拟潜在的攻击路径并推荐缓解策略的见解。
3. AI 驱动的合规性审计和报告
IEC 62443 合规性涉及详细的文档和持续审计。生成式AI 可以：
支持基于实时网络数据创建合规性文档。
分析日志是否与 IEC 62443 准则存在偏差。
建议补救措施以主动解决合规性差距。
应用生成式 AI 的挑战和注意事项
虽然生成式 AI 具有显著优势，但在工业网络中采用它必须解决关键挑战：
可解释性和信任度：AI 生成的安全策略和配置必须对运营人员来说是透明且易于理解的。
与遗留系统的集成：许多工业环境依赖于过时的基础设施，这些基础设施可能不支持 AI 驱动的自动化。
AI自身的网络安全风险：AI 模型可能成为对抗性攻击的目标，需要额外的安全措施。
工业控制系统中的决策：AI 不应在工业控制系统上做出自动化决策，而是应为资产所有者提供强大的洞察力，增加响应时间并将大量数据数字化以辅助人类决策。
生成式 AI 可以实现复杂任务的自动化，提高 IEC 62443 合规性，缩短对网络威胁的响应时间，从而有可能改变工业网络的网络安全状况。随着 AI 驱动的编程不断发展，制造企业必须在自动化和人工监督之间取得平衡，以确保工业网络安全和弹性。
通过利用生成式 AI，工业企业可以迈向网络安全主动而非被动的未来，从而最大限度地降低风险、增强合规性并提升关键基础设施的安全性。
