自2022年底ChatGPT上線迄今不過兩年，從日常工作到多媒體內(nèi)容輸出，各類人工智能（AI）應用已經(jīng)成為很多行業(yè)不可或缺的工作“助手”。正當人們對身邊的智能助手感到習以為常時，AI卻以更加震撼的方式刷新人類對它的認知。在剛剛過去的10月8日與10月9日，2024諾貝爾獎物理學與化學兩個重要獎項都被人工智能（AI）的相關成果及科學家取得。與此同時，特斯拉發(fā)布的Robotaxi 以及機器人Optimus都讓人們對未來AI的應用場景充滿期待。
或許，未來AI能否在諾貝爾其他獎項繼續(xù)大放異彩我們不得而知，但AI已經(jīng)滲透到人們生活的各個方面已是不爭的事實。因此，隨著數(shù)字威脅日趨嚴峻，在AI的主場—IT領域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g在全行業(yè)、尤其是安全方面的應用需求變得十分迫切。根據(jù) Check Point Research 的報告，在 2024 年 1 月至 8 月期間，全球公用事業(yè)部門（包括關鍵基礎設施）每機構平均每周遭受的網(wǎng)絡攻擊次數(shù)高達 1514 次——與去年相比增加 37%，在所有行業(yè)中排名第五，進一步凸顯了采取 AI 安全防護的必要性。這項先進技術正在革新關鍵基礎設施的網(wǎng)絡安全防護實踐，為應對日益復雜的攻擊提供了前所未有的防御能力。借助 AI 實時處理大量數(shù)據(jù)流的能力，企業(yè)現(xiàn)在能夠極其快速、準確地檢測異常情況和潛在威脅。
在機器學習算法的加持下，這些系統(tǒng)不斷發(fā)展，可以始終領先網(wǎng)絡犯罪分子一步。對于電網(wǎng)、供水系統(tǒng)和交通網(wǎng)絡運營商來說，基于 AI 的解決方案可提供強大的保護，防止可能會造成破壞性影響的中斷事件。通過自動執(zhí)行日常安全任務，AI 能夠讓人類專家專注于應對復雜的挑戰(zhàn)，從而提高整體威脅響應能力。雖然 AI 可能被用于發(fā)起攻擊，而且需要持續(xù)的系統(tǒng)更新，但是將 AI 融入關鍵基礎設施防護的優(yōu)勢遠遠超過了這些潛在弊端。隨著世界變得日益互聯(lián)，AI 將在保護我們社會的數(shù)字骨干網(wǎng)方面發(fā)揮關鍵作用。
<h2>AI 在網(wǎng)絡安全防護中的應用現(xiàn)狀和生成式 AI 的興起</h2>關鍵基礎設施領域基于 AI 的威脅檢測
AI 正在重塑關鍵基礎設施領域的威脅檢測，例如化學、關鍵制造、能源、交通、醫(yī)療保健、供水和污水處理系統(tǒng)。機器學習算法能夠處理來自復雜網(wǎng)絡的海量數(shù)據(jù)，以識別異常模式和潛在的安全漏洞。AI 系統(tǒng)能夠檢測到傳統(tǒng)方法不易察覺到的入侵指標，支持快速做出響應，從而防止威脅破壞基本服務或泄露敏感數(shù)據(jù)。
加強安全防護自動化和編排
在關鍵基礎設施中，集成式 AI 可增強安全防護自動化和編排，從而簡化對網(wǎng)絡威脅的響應。智能系統(tǒng)能夠自主調(diào)查警報、關聯(lián)不同來源的數(shù)據(jù)并觸發(fā)響應措施。得益于這一自動化，人工安全防護團隊可將更多精力用于戰(zhàn)略規(guī)劃和復雜的威脅分析，從而確保關鍵基礎設施靈活抵御網(wǎng)絡攻擊。
生成式 AI：網(wǎng)絡安全防護的雙刃劍
對于生成式 AI 在關鍵基礎設施防護中的應用，機遇和挑戰(zhàn)并存。就防御而言，它有助于代碼分析、漏洞發(fā)現(xiàn)和威脅情報整合。然而，攻擊者也可以利用生成式 AI 發(fā)起復雜的網(wǎng)絡釣魚攻擊、開發(fā)新的惡意軟件變體或發(fā)現(xiàn)新的攻擊向量。鑒于這一雙重性質(zhì)，關鍵部門必須采取積極主動的網(wǎng)絡安全防護方法。
融合式網(wǎng)絡 AI：整體防御策略
為了有效應對 AI 威脅，關鍵基礎設施組織正在采用一種“融合式網(wǎng)絡 AI”方法。該策略需要將 AI 功能集成到整個安全堆棧中，從而提高預測和緩解威脅的能力。借助 AI 原生架構，組織可構建強大的防御系統(tǒng)，保護重要系統(tǒng)和數(shù)據(jù)免受日益復雜的網(wǎng)絡攻擊。
<h2>AI 正如何應用于關鍵基礎設施</h2>通過提高效率、可靠性和可持續(xù)發(fā)展能力，AI 正在重塑關鍵基礎設施，能源行業(yè)便是其中的典型。在智能電網(wǎng)中，AI 通過預測能源需求模式、優(yōu)化能源分配和集成可再生能源發(fā)揮著至關重要的作用。這些功能有助于實現(xiàn)高效的能源分配，減少浪費，并確保穩(wěn)定可靠的電力供應，即便是在太陽能和風能等間歇性能源的管理中也是如此。
AI 在預測性維護方面也起著關鍵作用，能夠利用算法來預測潛在設備故障。這種積極主動的方法可通過延長關鍵基礎設施組件的使用壽命，最大限度地減少停機時間并降低維護成本。此外，AI 還可通過實時監(jiān)控和分析能耗，提高建筑物和工業(yè)流程的能效。AI 系統(tǒng)可根據(jù)使用模式實時調(diào)整供暖、制冷和照明，從而優(yōu)化能源使用、降低成本并減少碳排放。
<h2>AI 在關鍵基礎設施中的應用現(xiàn)狀：聚焦交通運輸行業(yè)</h2>AI 正在交通運輸行業(yè)掀起一場效率、安全和可持續(xù)發(fā)展的技術革命。
· 自動駕駛汽車：作為自動駕駛汽車的核心，AI 可幫助車輛導航、解讀傳感器數(shù)據(jù)并做出實時決策。機器學習算法可處理來自攝像頭、激光雷達和雷達的輸入數(shù)據(jù)，以檢測障礙物、識別交通信號并預測行人和其他車輛的活動。
· 交通管理：AI 系統(tǒng)通過分析來自攝像頭、傳感器和 GPS 設備的數(shù)據(jù)，優(yōu)化市區(qū)的交通流量。這些系統(tǒng)能夠預測交通擁堵情況，調(diào)整交通信號燈的變換時間，并推薦替代路線，以減少路程時間和排放。目前有幾個正在開發(fā)中的項目將應急車輛與信號系統(tǒng)相結(jié)合，以確保應急車輛暢通無阻。
· 預測性維護：在鐵路和公路等交通基礎設施中，基于 AI 的預測性維護利用來自物聯(lián)網(wǎng)傳感器的數(shù)據(jù)預測設備故障，防患于未然。這既能減少停機時間和維護成本，又能提高安全性。
· 公共交通優(yōu)化：AI 可根據(jù)實時數(shù)據(jù)優(yōu)化路線和時間表，從而改善公共交通。它有助于管理車隊營運、預測乘客需求和提高整體服務效率。
· 安全監(jiān)控：基于 AI 的監(jiān)控系統(tǒng)可監(jiān)控機場和火車站等交通樞紐的安全威脅，利用面部識別和行為分析來識別可疑活動，保障乘客安全。
· 供應鏈與物流：在物流業(yè)，AI 通過預測需求、管理庫存和規(guī)劃高效的配送路線來優(yōu)化供應鏈運營，從而節(jié)省成本并提高服務水平。
· 智能基礎設施：AI 還推動了智能基礎設施的發(fā)展，例如智能交通系統(tǒng)和智能電網(wǎng)，通過與交通網(wǎng)絡相結(jié)合，提高了連通性和效率。
AI 在醫(yī)療保健基礎設施中的應用現(xiàn)狀：聚焦網(wǎng)絡安全防護
由于患者數(shù)據(jù)的敏感性，醫(yī)療保健行業(yè)日益成為網(wǎng)絡威脅的目標。AI 可增強該行業(yè)的網(wǎng)絡安全防護。
· 威脅檢測和預防：AI 系統(tǒng)分析網(wǎng)絡流量和用戶行為，以實時識別異常情況并攔截惡意軟件、勒索軟件和網(wǎng)絡釣魚攻擊等威脅。
· 數(shù)據(jù)保護：AI 可加強數(shù)據(jù)加密和訪問控制，識別未經(jīng)授權的訪問并執(zhí)行安全協(xié)議來保護患者數(shù)據(jù)。
事件響應：AI 可自動執(zhí)行事件響應流程，快速識別和處理安全漏洞，并根據(jù)嚴重程度劃分威脅的優(yōu)先級。
· 漏洞管理：AI 可識別和修補醫(yī)療保健系統(tǒng)中的漏洞，預測易受攻擊之處并推薦更新。
· 欺詐檢測：AI 通過識別異常模式和差異來檢測欺詐活動。
<h2>AI 在關鍵基礎設施中的應用現(xiàn)狀：教育行業(yè)</h2>通過增強學習體驗、優(yōu)化管理流程和提供個性化教育，AI 正在重塑教育行業(yè)。
· 個性化學習：AI 通過分析學生的學習模式、調(diào)整難度和提供實時反饋，根據(jù)學生的個人需求量身定制教育內(nèi)容，例如 Coursera 和可汗學院等平臺。
· 智能輔導系統(tǒng)：AI 助教提供個性化課外輔導，為學生解疑答惑和提供指導，例如 MATHia 和 IBM 的 Watson Tutor 等工具。
· 自動評分：基于 Gradescope 等系統(tǒng)提供的詳細反饋，AI 可自動為測試和論文評分，這能夠幫助教育工作者節(jié)省時間，并確保評估的一致性。
· 預測性分析：AI 可預測學生的表現(xiàn)并識別遇到困難的學生，從而及時進行干預和提供支持，并預測注冊趨勢和資源需求。
· 提升無障礙服務能力：AI 通過語音識別和文本轉(zhuǎn)語音等工具提高了無障礙服務能力，增強了教學場景對殘障學生的包容性。
· 虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實：基于 AI 的虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術可打造沉浸式互動學習體驗，助力學生探索醫(yī)學和工程學等領域的復雜課題。
· 研究與數(shù)據(jù)分析：AI 可分析大型數(shù)據(jù)集，提供教學方法和學習成果方面的有益洞察，從而幫助制定教育策略和政策。
綜上所述，在關鍵基礎設施中采用 AI 技術的重要性與日劇增。Check Point建議企業(yè)用戶可通過集成 AI 增強安全措施，提高運營韌性。AI 系統(tǒng)不僅能快速識別和響應威脅，降低中斷風險，而且還能優(yōu)化資源管理，預測維護需求，從而提高運營效率。要想在日新月異的技術環(huán)境中保持領先地位，關鍵基礎設施部門應重視 AI 技術的采用。這不僅有助于提升關鍵資產(chǎn)的安全保護，又能確保長期可持續(xù)發(fā)展能力和可靠性。
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