【儀表網 行業科普】隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)不斷革新工業自動化，控制系統的格局正在發生深刻的轉變。雖然這些技術有望實現前所未有的效率和優化，但它們也帶來了新的挑戰，尤其是在網絡安全領域。本文探討了 AI 和 ML 對控制系統和自動化的影響，特別關注了安全性在這個不斷發展的環境中至關重要。
控制系統中的 AI 革命
大型語言模型 (LLM) 和其他 AI 技術正在以多種關鍵方式重塑工業控制系統和自動化：
● 增強的預測性維護：AI 算法可以分析大量傳感器數據，以便在設備故障發生之前預測它們，從而減少停機時間和維護成本。例如，振動分析與機器學習相結合可以檢測設備性能的細微變化，從而實現及時維護。
● 優化過程控制：機器學習模型可以持續優化過程參數，從而提高效率和產品質量。例如，在化學加工中，AI 可以根據多個變量實時調整反應條件，確保產品質量始終如一。
● 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。這可以顯著減少培訓時間并提高操作員的效率，尤其是在復雜的控制室環境中。
● 自主決策：AI 系統可以根據復雜的數據輸入做出實時決策，從而可能減少日常操作中對人工干預的需求。在石油和天然氣作業中，AI 可以通過自主調整泵速和注入速率來優化油井生產。
● 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據的模式來快速識別和診斷復雜系統中的故障，從而減少故障排除時間并提高系統可靠性。
● 動態設定點優化：ML 算法可以持續調整多個控制回路中的設定點，以優化整體系統性能，同時考慮能源效率、產品質量和設備磨損等因素。
● 自適應控制策略：AI 驅動的控制器可以適應不斷變化的工藝條件，補償設備退化或原材料變化，以保持最佳性能。
工業自動化中的AI實際應用
對于控制和自動化專業人員來說，AI 和 ML 的集成提供了幾個實際的好處：
● PID 整定輔助：ML 算法可以分析系統響應并自動建議最佳 PID 控制器參數，從而減少循環整定所需的時間和專業知識。
● 模型預測控制(MPC)增強：AI 可以通過在更長的預測范圍內不斷更新過程模型和優化控制操作來提高 MPC 性能。
● SCADA 系統中的異常檢測：機器學習可以識別 SCADA 數據中可能表明設備故障或網絡入侵的異常模式，從而提高運營可靠性和安全性。
● 智能警報：AI 驅動的警報管理系統可以根據警報的嚴重程度和潛在影響對警報進行優先級排序，從而減少警報疲勞并幫助操作員專注于最重要的問題。
● 能源優化：ML 算法可以分析整個工廠的復雜能源使用模式，建議運營變更，以在不影響生產目標的情況下最大限度地減少能源消耗。
● 質量預測：在制造過程中，AI 可以根據實時過程數據預測產品質量，從而允許主動調整以保持質量標準。
● 機器人流程自動化(RPA)：AI 增強型 RPA 可以自動執行控制室和運營中心的日常任務，讓人工操作員能夠專注于更復雜的決策。
AI技術為工業系統帶來的潛在風險
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 系統越來越多地集成到控制網絡中，它們為潛在的網絡攻擊創造了新的入口點。每個 AI 模型、數據管道和接口都代表著一個必須保護的潛在漏洞。
● 數據中毒：惡意行為者可能會操縱訓練數據來破壞 AI 模型，從而導致錯誤的決策或系統故障。在過程控制環境中，這可能會導致不合格產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權盜竊的目標，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化的模型。
● 對抗性攻擊：老練的攻擊者可能會利用 AI 系統中的漏洞來操縱其輸出，這可能會導致安全事故或生產中斷。例如，精心設計的輸入可能會欺騙基于 AI 的質量控制系統接受有缺陷的產品。
● 過度依賴 AI：隨著 AI 系統變得越來越普遍，存在過度依賴的風險，這可能會削弱對處理意外情況至關重要的人類技能和決策能力。
● 與傳統系統集成：許多工業控制系統的生命周期很長，并且在設計時可能沒有考慮到 AI 集成。保護現代 AI 系統和傳統控制設備之間的接口面臨獨特的挑戰。
● 供應鏈漏洞：AI 組件(包括預先訓練的模型和第三方庫)的復雜供應鏈引入了必須管理的潛在安全風險。
安全是首要問題
為了在自動化中充分發揮 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人員需要重點了解的注意事項：
● 安全設計：AI 和 ML 系統在開發時必須從一開始就考慮到安全性，并結合最低權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，以防止未經授權訪問 AI 系統及其數據。這在分布式控制系統中尤為重要，因為 AI 組件可能分布在多個節點上。
● 數據完整性和加密：通過加密和安全數據處理實踐確保訓練數據和模型參數的完整性和機密性。這包括保護靜態和傳輸中的數據，以及實施檢測和防止對 AI 模型進行未經授權的修改的機制。
● 持續監控和審計：對 AI 系統實施實時監控，以檢測異常和潛在的安全漏洞，并定期進行安全審計。這應包括監控模型性能、輸入數據質量和系統輸出，以發現泄露或降級的跡象。
● AI 增強的安全性：利用 AI 本身來支持網絡安全工作，使用機器學習算法更快、更有效地檢測和響應潛在威脅。例如，AI 可用于分析網絡流量模式并識別工業控制網絡中的潛在入侵。
● 人工監督：保持人工監督和干預能力，以便在必要時覆蓋 AI 系統，尤其是在關鍵操作中。這包括設計用戶界面，以清晰地了解 AI 決策過程，并允許在需要時進行人工干預。
● 法規合規性：及時了解可能與工業環境中的 AI 相關的不斷發展的法規和標準，確保符合安全要求。這可能包括用于工業控制系統安全性的 ISA/IEC 62443 等標準。
● 安全的開發生命周期：為 AI 系統實施安全的開發生命周期，包括威脅建模、安全編碼實踐和嚴格的測試。這還應包括安全更新和修補 AI 模型和相關軟件組件的程序。
● 隔離和分段：在可能的情況下，使用適當的網絡分段技術將 AI 系統與關鍵控制網絡隔離開來。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：為 AI 系統開發強大的備份和恢復程序，包括在出現泄露或性能問題時回滾到以前的模型版本的能力。
● 供應鏈安全：對來自第三方供應商的 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之前對預訓練模型進行安全審計。
● 培訓和意識：為操作員、工程師和維護人員提供有關控制系統中 AI 安全影響的全面培訓。這應包括有關識別潛在安全威脅和遵循安全 AI 操作最佳實踐的指導。
將 AI 和機器學習集成到控制系統和自動化中，為提高效率、生產力和創新提供了巨大的機會。但是，這些技術的安全影響怎么強調都不為過。隨著工業自動化形勢的發展，制造企業必須優先考慮網絡安全，以保護其 AI 增強系統免受新出現的威脅干擾。
對于控制和自動化專業人員來說，這意味著不僅要利用 AI 和 ML 的潛力，還要開發新的技能和實踐，以確保這些先進系統的安全性和完整性。通過將安全性視為首要問題并實施全面的安全措施，自動化行業可以構建一個基于 AI 和 ML 的智能系統，不僅可以優化流程，還可以促進更具彈性和安全的工業環境的未來。
自動化專家、AI 專家和網絡安全專業人員之間的合作對于開發強大、安全和有效的 AI 驅動的控制系統至關重要。通過隨時了解 AI 在自動化方面的功能和風險，控制和自動化專業人員可以引領創建更智能、更安全、更可靠的工業運營。
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