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随着数字经济的发展 , 数字化转型已成为工业企业的必然选择 。 与此同时 , 工业数据安全也成为了企业的关注重点 。 因为一旦工业企业发生数据泄露事件 , 极有可能对经济生产、社会生活及国家安全带来威胁 。
此前 , 咨询公司Capgemini发布了《智能与安全:为什么智能工厂需要优先考虑网络安全》 。 报告收集了全球950个组织的网络安全领导者的回复 , 调查显示 , 超过一半(51%)的受访者预测未来12个月内对智能工厂的攻击数量会增加 。
同时 , 报告还指出:运营技术(OT)和工业物联网(IIOT)设备扩大了网络攻击面 , 并使智能工厂成为攻击者的重要目标:“数字化转型的好处驱使制造商在智能工厂上进行大量投资 , 但如果网络安全没有得到相应加固 , 这些努力可能会在眨眼之间付诸东流 。 ”
目前 , 工业企业的数据安全主要面临哪些威胁?
一是 , 由于工业数据具有高价值 , 尤其是能源、制造等领域的工业数据 。 高价值的工业数据促使工业企业成为黑客的主要攻击目标之一 。 据“Ransomware Uncovered 2021/2022”报告披露 , 大多数受勒索攻击影响的组织普遍为制造业、房地产业和专业服务业 , 分别为322家、305家和256家 。
例如 , 某制造业厂商称其墨西哥一家工厂在今年5月底遭遇了勒索攻击 。 黑客组织加密了这家工厂的约1200台服务器 , 窃取了100GB的未加密文件 , 并删除了20TB至30TB的备份内容 , 并索取赎金 。 据外媒报道 , 本次勒索攻击一度导致该工厂的业务中断 。
二是 , 随着越来越多的工业控制系统与互联网连接 , 传统相对封闭的工业生产环境被打破 , 导致工业企业数据安全风险点增多、风险面扩大 , 工业数据安全风险进一步增加 。 例如 , 工业设备、数据库等存在的端口开放、漏洞未修复、接口未认证等安全问题;以及 , 工业数据跨境流动安全风险也较为突出 , 如此前多起跨境数据泄露事件中 , 涉及钢铁、石油、天然气等众多行业 , 涉及研发设计、生产制造等重要敏感数据 。
三是 , 工业数据全生命周期各环节均存在安全风险 , 如 , 在数据采集环节 , 不同行业、企业间的数据类型、接口规范、通信协议不统一 , 难以实施有效的整体防护 , 采集的数据可被黑客注入“脏数据”;
在数据传输环节 , 工业数据实时性强 , 传统加密传输等安全技术难以胜任 , 数据传输面临泄露、监听等多重安全风险;
在数据存储环节 , 缺乏完善的数据分类分级隔离措施和授权访问机制 , 存在被非法访问、窃取、篡改等风险;
在数据使用环节 , 工业数据多维异构、碎片化 , 传统数据清洗与解析、数据包深度分析等措施的实施效果不佳 。
四是 , 随着人工智能、区块链等新技术在工业领域的深入应用 , 在促进工业数据分析、开放利用的同时 , 也引入了新的数据安全问题 。 例如 , 机器学习可能会造成一些敏感数据被提取利用;人工智能技术的应用带来深度伪造、数据污染等数据安全新风险 。
此外 , 还有人员安全的挑战 。 首先 , 员工疏忽或恶意行为 , 可能导致工业企业轻易被网络攻击 。 在过去12个月中受到网络攻击影响的公司中有28%表示员工或供应商引入受感染设备的情况有所增加 。 其中包括用于安装和修补智能工厂机械的笔记本电脑和手持设备 。 其次 , 是人员网络安全技能短缺 。 57%的受访者表示 , 智能工厂网络安全人才的短缺比IT行业安全人才的短缺更为严重 。 报告称 , 该行业的许多企业也缺乏专门的安全主管 。
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