隨著人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)不斷革新工業(yè)自動化，控制系統(tǒng)的格局正在發(fā)生深刻的轉(zhuǎn)變。雖然這些技術(shù)有望實現(xiàn)前所未有的效率和優(yōu)化，但它們也帶來了新的挑戰(zhàn)，尤其是在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域。本文探討了 AI 和 ML 對控制系統(tǒng)和自動化的影響，特別關(guān)注了安全性在這個不斷發(fā)展的環(huán)境中至關(guān)重要。

控制系統(tǒng)中的 AI 革命

大型語言模型 (LLM) 和其他 AI 技術(shù)正在以多種關(guān)鍵方式重塑工業(yè)控制系統(tǒng)和自動化：

● 增強的預(yù)測性維護：AI 算法可以分析大量傳感器數(shù)據(jù)，以便在設(shè)備故障發(fā)生之前預(yù)測它們，從而減少停機時間和維護成本。例如，振動分析與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合可以檢測設(shè)備性能的細微變化，從而實現(xiàn)及時維護。

● 優(yōu)化過程控制：機器學(xué)習(xí)模型可以持續(xù)優(yōu)化過程參數(shù)，從而提高效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在化學(xué)加工中，AI 可以根據(jù)多個變量實時調(diào)整反應(yīng)條件，確保產(chǎn)品質(zhì)量始終如一。

● 自然語言界面：LLM 支持更直觀的人機交互，允許操作員使用自然語言控制和查詢系統(tǒng)。這可以顯著減少培訓(xùn)時間并提高操作員的效率，尤其是在復(fù)雜的控制室環(huán)境中。

● 自主決策：AI 系統(tǒng)可以根據(jù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)輸入做出實時決策，從而可能減少日常操作中對人工干預(yù)的需求。在石油和天然氣作業(yè)中，AI 可以通過自主調(diào)整泵速和注入速率來優(yōu)化油井生產(chǎn)。

● 高級故障檢測和診斷：AI 可以通過分析多個傳感器和歷史數(shù)據(jù)的模式來快速識別和診斷復(fù)雜系統(tǒng)中的故障，從而減少故障排除時間并提高系統(tǒng)可靠性。

● 動態(tài)設(shè)定點優(yōu)化：ML 算法可以持續(xù)調(diào)整多個控制回路中的設(shè)定點，以優(yōu)化整體系統(tǒng)性能，同時考慮能源效率、產(chǎn)品質(zhì)量和設(shè)備磨損等因素。

● 自適應(yīng)控制策略：AI 驅(qū)動的控制器可以適應(yīng)不斷變化的工藝條件，補償設(shè)備退化或原材料變化，以保持最佳性能。

工業(yè)自動化中的AI實際應(yīng)用

對于控制和自動化專業(yè)人員來說，AI 和 ML 的集成提供了幾個實際的好處：

● PID 整定輔助：ML 算法可以分析系統(tǒng)響應(yīng)并自動建議最佳 PID 控制器參數(shù)，從而減少循環(huán)整定所需的時間和專業(yè)知識。

● 模型預(yù)測控制(MPC)增強：AI 可以通過在更長的預(yù)測范圍內(nèi)不斷更新過程模型和優(yōu)化控制操作來提高 MPC 性能。

● SCADA 系統(tǒng)中的異常檢測：機器學(xué)習(xí)可以識別 SCADA 數(shù)據(jù)中可能表明設(shè)備故障或網(wǎng)絡(luò)入侵的異常模式，從而提高運營可靠性和安全性。

● 智能警報：AI 驅(qū)動的警報管理系統(tǒng)可以根據(jù)警報的嚴重程度和潛在影響對警報進行優(yōu)先級排序，從而減少警報疲勞并幫助操作員專注于最重要的問題。

● 能源優(yōu)化：ML 算法可以分析整個工廠的復(fù)雜能源使用模式，建議運營變更，以在不影響生產(chǎn)目標的情況下最大限度地減少能源消耗。

● 質(zhì)量預(yù)測：在制造過程中，AI 可以根據(jù)實時過程數(shù)據(jù)預(yù)測產(chǎn)品質(zhì)量，從而允許主動調(diào)整以保持質(zhì)量標準。

● 機器人流程自動化(RPA)：AI 增強型 RPA 可以自動執(zhí)行控制室和運營中心的日常任務(wù)，讓人工操作員能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的決策。

AI技術(shù)為工業(yè)系統(tǒng)帶來的潛在風(fēng)險

雖然這些進步帶來了顯著的好處，但它們也引入了必須解決的新安全漏洞：

● 擴大的攻擊面：隨著 AI 系統(tǒng)越來越多地集成到控制網(wǎng)絡(luò)中，它們?yōu)闈撛诘木W(wǎng)絡(luò)攻擊創(chuàng)造了新的入口點。每個 AI 模型、數(shù)據(jù)管道和接口都代表著一個必須保護的潛在漏洞。

● 數(shù)據(jù)中毒：惡意行為者可能會操縱訓(xùn)練數(shù)據(jù)來破壞 AI 模型，從而導(dǎo)致錯誤的決策或系統(tǒng)故障。在過程控制環(huán)境中，這可能會導(dǎo)致不合格產(chǎn)品或不安全的操作條件。

● 模型盜竊：有價值的 AI 模型可能成為知識產(chǎn)權(quán)盜竊的目標，可能會暴露專有流程或控制策略。競爭對手或民族國家行為者可能會試圖竊取代表多年運營知識和優(yōu)化的模型。

● 對抗性攻擊：老練的攻擊者可能會利用 AI 系統(tǒng)中的漏洞來操縱其輸出，這可能會導(dǎo)致安全事故或生產(chǎn)中斷。例如，精心設(shè)計的輸入可能會欺騙基于 AI 的質(zhì)量控制系統(tǒng)接受有缺陷的產(chǎn)品。

● 過度依賴 AI：隨著 AI 系統(tǒng)變得越來越普遍，存在過度依賴的風(fēng)險，這可能會削弱對處理意外情況至關(guān)重要的人類技能和決策能力。

● 與傳統(tǒng)系統(tǒng)集成：許多工業(yè)控制系統(tǒng)的生命周期很長，并且在設(shè)計時可能沒有考慮到 AI 集成。保護現(xiàn)代 AI 系統(tǒng)和傳統(tǒng)控制設(shè)備之間的接口面臨獨特的挑戰(zhàn)。

● 供應(yīng)鏈漏洞：AI 組件(包括預(yù)先訓(xùn)練的模型和第三方庫)的復(fù)雜供應(yīng)鏈引入了必須管理的潛在安全風(fēng)險。

安全是首要問題

為了在自動化中充分發(fā)揮 AI 和 ML 的潛力，必須將安全性視為一項基本要求，而不是事后才考慮。以下是控制和自動化專業(yè)人員需要重點了解的注意事項：

● 安全設(shè)計：AI 和 ML 系統(tǒng)在開發(fā)時必須從一開始就考慮到安全性，并結(jié)合最低權(quán)限和深度防御等原則。這包括安全的編碼實踐、強大的身份驗證機制以及對 AI 模型進行潛在漏洞的全面測試。

● 強大的身份驗證和訪問控制：實施強大的身份驗證機制和精細的訪問控制，以防止未經(jīng)授權(quán)訪問 AI 系統(tǒng)及其數(shù)據(jù)。這在分布式控制系統(tǒng)中尤為重要，因為 AI 組件可能分布在多個節(jié)點上。

● 數(shù)據(jù)完整性和加密：通過加密和安全數(shù)據(jù)處理實踐確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型參數(shù)的完整性和機密性。這包括保護靜態(tài)和傳輸中的數(shù)據(jù)，以及實施檢測和防止對 AI 模型進行未經(jīng)授權(quán)的修改的機制。

● 持續(xù)監(jiān)控和審計：對 AI 系統(tǒng)實施實時監(jiān)控，以檢測異常和潛在的安全漏洞，并定期進行安全審計。這應(yīng)包括監(jiān)控模型性能、輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量和系統(tǒng)輸出，以發(fā)現(xiàn)泄露或降級的跡象。

● AI 增強的安全性：利用 AI 本身來支持網(wǎng)絡(luò)安全工作，使用機器學(xué)習(xí)算法更快、更有效地檢測和響應(yīng)潛在威脅。例如，AI 可用于分析網(wǎng)絡(luò)流量模式并識別工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)中的潛在入侵。

● 人工監(jiān)督：保持人工監(jiān)督和干預(yù)能力，以便在必要時覆蓋 AI 系統(tǒng)，尤其是在關(guān)鍵操作中。這包括設(shè)計用戶界面，以清晰地了解 AI 決策過程，并允許在需要時進行人工干預(yù)。

● 法規(guī)合規(guī)性：及時了解可能與工業(yè)環(huán)境中的 AI 相關(guān)的不斷發(fā)展的法規(guī)和標準，確保符合安全要求。這可能包括用于工業(yè)控制系統(tǒng)安全性的 ISA/IEC 62443 等標準。

● 安全的開發(fā)生命周期：為 AI 系統(tǒng)實施安全的開發(fā)生命周期，包括威脅建模、安全編碼實踐和嚴格的測試。這還應(yīng)包括安全更新和修補 AI 模型和相關(guān)軟件組件的程序。

● 隔離和分段：在可能的情況下，使用適當?shù)木W(wǎng)絡(luò)分段技術(shù)將 AI 系統(tǒng)與關(guān)鍵控制網(wǎng)絡(luò)隔離開來。這有助于遏制潛在的安全漏洞并限制其對基本操作的影響。

● 備份和恢復(fù)：為 AI 系統(tǒng)開發(fā)強大的備份和恢復(fù)程序，包括在出現(xiàn)泄露或性能問題時回滾到以前的模型版本的能力。

● 供應(yīng)鏈安全：對來自第三方供應(yīng)商的 AI 組件和庫實施全面的審查流程。這包括評估 AI 模型提供商的安全實踐，并在集成到控制系統(tǒng)之前對預(yù)訓(xùn)練模型進行安全審計。

● 培訓(xùn)和意識：為操作員、工程師和維護人員提供有關(guān)控制系統(tǒng)中 AI 安全影響的全面培訓(xùn)。這應(yīng)包括有關(guān)識別潛在安全威脅和遵循安全 AI 操作最佳實踐的指導(dǎo)。

將 AI 和機器學(xué)習(xí)集成到控制系統(tǒng)和自動化中，為提高效率、生產(chǎn)力和創(chuàng)新提供了巨大的機會。但是，這些技術(shù)的安全影響怎么強調(diào)都不為過。隨著工業(yè)自動化形勢的發(fā)展，制造企業(yè)必須優(yōu)先考慮網(wǎng)絡(luò)安全，以保護其 AI 增強系統(tǒng)免受新出現(xiàn)的威脅干擾。

對于控制和自動化專業(yè)人員來說，這意味著不僅要利用 AI 和 ML 的潛力，還要開發(fā)新的技能和實踐，以確保這些先進系統(tǒng)的安全性和完整性。通過將安全性視為首要問題并實施全面的安全措施，自動化行業(yè)可以構(gòu)建一個基于 AI 和 ML 的智能系統(tǒng)，不僅可以優(yōu)化流程，還可以促進更具彈性和安全的工業(yè)環(huán)境的未來。

自動化專家、AI 專家和網(wǎng)絡(luò)安全專業(yè)人員之間的合作對于開發(fā)強大、安全和有效的 AI 驅(qū)動的控制系統(tǒng)至關(guān)重要。通過隨時了解 AI 在自動化方面的功能和風(fēng)險，控制和自動化專業(yè)人員可以引領(lǐng)創(chuàng)建更智能、更安全、更可靠的工業(yè)運營。