工业网络安全垄断

A. 如何构建工业互联网安全体系

2018年中国工业互联网行业分析：万亿级市场规模，五大建议构建安全保障体系

工业互联网安全问题日益凸现

工业互联网无疑是这个寒冬中最热的产业经济话题。“BAT们”视之为“互联网的下半场”，正在竞相“+工业”“+制造业”而工业企业、制造业企业们也在积极“+互联网”，希望借助互联网的科技力量，为工业、制造业的发展配备上全新引擎，从而打造“新工业”。

不难看出，工业互联网正面临着一个重要的高速发展期，预计至2020年将达万亿元规模。但与此同时，工业互联网所面临的安全问题日益凸现。在设备、控制、网络、平台、数据等工业互联网主要环节，仍然存在传统的安全防护技术不能适应当前的网络安全新形势、安全人才不足等诸多问题。

工业互联网万亿级市场模引发安全隐患

据前瞻产业研究院发布的《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年中国工业互联网直接产业规模约为5700亿元，预计2017年到2019年，产业规模将以18%的年均增速高速增长，到2020年将达到万亿元规模。随着国家出台相关工业互联网利好政策，中国工业互联网行业发展增速加快，截止到2018年3月，中国工业互联网平台数量超250家。世界各国正加速布局工业互联网，围绕工业互联网发展的国际竞争日趋激烈。

预计2020年我国工业互联网产业规模将达到万亿元

数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理

一方面，加快工业互联网发展是制造业转型升级的必然要求;另一方面，工业互联网是构筑现代化经济体系的必然趋势。

工业互联网是深化“互联网+先进制造业”的重要基石，也是发展数字经济的新动力。发展工业互联网，实现互联网与制造业深度融合，将催生更多新业态、新产业、新模式，创造更多新兴经济增长点。

伴随着工业互联网的发展，越来越多的工业控制系统及设备与互联网连接，网络空间边界和功能极大扩展，以及开放、互联、跨域的制造环境，使得工业互联网安全问题日益凸显：

1、网络攻击威胁向工业互联网领域渗透。近年来，工业控制系统漏洞呈快速增长趋势，相关数据显示，2017年新增信息安全漏洞4798个，其中工控系统新增漏洞数351个，相比2016年同期，新增数量几乎翻番，漏洞数量之大，使整个工业系统的生产网络面临巨大安全威胁。

2、新技术的运用带来新的安全威胁。大数据、云计算、人工智能、移动互联网等新一代信息技术本身存在一定的安全问题，导致工业互联网安全风险多样化。

3、工业互联网安全保障能力薄弱。目前，传统的安全保障技术不足以解决工业互联网的安全问题，同时，针对工业互联网的安全防护资金投入较少，相应安全管理制度缺乏，责任体系不明确等，难以为工业互联网安全提供有力支撑。

如何构建工业互联网安全体系?

那么，如何铸造工业互联网的安全基石，加快构建可信的工业互联网安全保障体系呢?

1、突破关键核心技术。要紧跟工业互联网最新发展趋势，努力引领前沿技术和颠覆性技术发展。

2、推动工业互联网安全技术标准落地实施。全面推广技术合规性检测，促进工业互联网产业良性发展。

3、完善监管和评测体系。

4、切实推进工业互联网安全技术发展。加强全生命周期安全管理，构建覆盖系统建设各环节的安全防护体系。

5、联合行业力量打造工业互联网安全生态。

在工业互联网的安全防护能力建议：

1、顶层设计：出台系列文件，形成顶层设计;

2、标准引导：构建工业互联网安全标准体系框架，推进重点领域安全标准的研制;

3、技术保障：夯实基础，强化技术实力;

4、系统布局：依托联盟，打造产业促进平台;

5、产业应用：加强产业推进，推广安全最佳实践。

近年来，中国也陆续出台了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》等文件，明确提出工业互联网安全工作内容，从制度建立、标准研制、安全防护、数据保护、手段建设、安全产业发展、人员培养等方面，要求建立涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全、数据安全的工业互联网多层次安全保障体系。

在国家政策以及业界的一致努力下，相信我国工业互联网在取得快速发展的同时在安全层面的保障也会更上一层楼。

B. 工业互联网安全成新“增长极”，六方云填补国内空白

工业互联网是未来制造业竞争的战略制高点，被视为下一次“工业革命”。它以鲜明的数字化特征来引领创新模式、生产方式、组织模式和商业模式的深刻变革，从而推动工业、产业和价值链的重塑再造。

在过去的几年中，工业互联网的发展步伐逐渐加快，根据工信部的数据显示，2019年中国工业互联网达到6110亿规模，未来五年年均复合增长率约为13%。

随着国家加快推进已明确的重大工程和新型基础设施建设（简称新基建），主要包括5G、人工智能、工业互联网、数据中心等7大领域。“新基建”一夜之间成为了热议的焦点，工业互联网作为其中的典型代表，伴随着新基建的浪潮，被摁下了“快捷键”。

工业互联网安全成新“增长极”

工业互联网的建设包括网络、平台和安全三大功能体系。而工业互联网安全涉及了工业互联网的各个环节，通过监测预警、应急响应、检测评估、攻防测试等手段确保工业互联网健康、有序发展，对工业互联网发展意义重大。

“未来10年中国的发展要靠工业互联网，工业互联网发展的基石是工业互联网安全”。六方云董事长任增强说。

六方云董事长任增强

与传统的信息安全侧重保护企业的信息资产与数据资产不同，工业互联网安全保护的是工业的正常生产，而这关乎国家的经济命脉。2019年8月，工信部等十部门联合印发《加强工业互联网安全工作的指导意见》，明确了工业互联网安全的指导方针和总体目标，到2020年底工业互联网安全保障体系初步建立；到2025年，制度机制健全完善，技术手段能力显着提升，安全产业形成规模，基本建立起较为完备的工业互联网安全保障体系。

在顶层设计上，国家从政策面给未来工业互联网安全的高速发展明确了目标。“未来几年，中国的工业互联网安全产业规模会达到或超过目前中国信息安全的市场规模”，任增强说。

根据工信部的数据，中国工业互联网安全产业存量规模由2017年的13.4亿元增长至2019年的27.2亿元，年复合增长率高达42.3%。增速远高于传统安全市场。根据IDC的数据显示，2019年中国网络安全市场总体支出将达到73.5亿美元。未来5年，中国网络安全市场总体支出复合增速预计为25.1%。

伴随着新基建的超级风口，工业互联网安全的基石作用将进一步被夯实，形成比肩传统信息安全市场的新“增长极”。

填补国内工业互联网安全空白

虽然工业互联网安全在政策面前瞻性的引导下，已经具备了高速发展的基础条件，但却面临着人才技术匮乏，新场景新风险，安全防护水平低的“尴尬”现状。

六方云CTO王智民分析道，“首先，OT与IT逐渐纵向融合，亟需融合安全技术和融合性安全人才；其次，工业互联网大量采用新技术，亟需解决云计算、物联网、大数据、人工智能等新技术、新场景下的安全威胁；还有工业系统绝大部分采用国外品牌，在开发之初都未考虑安全防护，亟需有效安全检测与防护解决方案。”

六方云正是结合自身对工业互联网以及工业信息安全的深刻理解和当前工业互联网安全的普遍需求，参考中国工业互联网产业联盟发布的《工业互联网体系架构（版本2.0）》、《工业互联网安全架构》、美国工业互联网安全参考架构（IIRA G4）和美国国土安全部发布《物联网安全指导原则》，于2020年5月26日正式发布六方云《工业互联网安全架构白皮书V1.0》。

目的是希望通过白皮书能够凝聚产业共识与各方力量，引导工业互联网安全技术创新和产品解决方案研发，助力工业互联网从概念走向落地，推动工业企业在开展工业互联网建设的同时，将安全保障同步规划、同步建设、同步实施。

“中国工业互联网的发展，离不开各方的共同努力。六方云之所以先行一步，希望为国家工业互联网安全贡献力量。”六方云CTO王智民说道。

“不谋全局，不足以谋一域”，作为国内首份面向工业互联网安全架构的白皮书，六方云不仅填补了国内空白。从产业联动的角度，则更显得难能可贵。

白皮书给出了具有前瞻性的工业互联网安全定义及内涵，从安全需求、安全视角、相关者及垂直行业应用四个方面阐述了工业互联网安全的体系结构及应用场景，创造性地抽象出指引未来工业互联网安全建设的五维安全视图架构，包括安全业务、安全功能、安全实施、安全技术和数据安全，并首次系统的阐述了工业人工智能安全如何赋能工业互联网安全建设以及工业5G安全需求与技术实现路线。

成为人工智能安全的领导者

工业互联网安全仍然处于起步阶段。不仅针对工业互联网安全的初创企业如雨后春笋般涌现出来，不少传统安全的“头部”厂商也加大在工业互联网安全的布局。

比如Fortinet、卡巴斯基、360等头部安全厂商已经有专门针对工业互联网安全的研发团队和产品线。前不久，微软以1.65亿美元收购以色列工业网络安全初创公司CyberX，独立的工业互联网安全供应商正逐渐引起资本市场的关注。

虽然目前聚焦在工业互联网安全的独立供应商跟传统的安全供应商还存在不小的差距，但此时切入工业互联网市场恰逢其时。

“从全球来看，真正的工业互联网安全才刚刚起步，市场规模还不足以支撑领导厂商的诞生，未来10年将能够看到专注在工业互联网安全的领导厂商”，任增强说。

六方云是目前国内为数不多的具有完备工业互联网安全技术底蕴的初创企业，六方云基于OT与IT融合安全技术、工控安全虚拟补丁技术、工业企业上云安全技术和人工智能安全四大核心技术创造性地提出了“AI基因、威胁免疫”的安全理念。

工业互联网中快速产生积累的海量数据，成为人工智能技术应用的天然土壤。利用人工智能赋能工业互联网安全，则能有力提升工业互联网的主动防御能力。

六方云人工智能安全的特别之处在于，采用无监督学习的人工智能安全路径，实现模仿人脑机制的AI+先天智能。“我们要成为人工智能安全的全球领导者，目前已经将人工智能技术应用于全系列产品”，王智民说。

“不同于人脸识别、语音识别等需要使用大量样本来做有监督学习，无监督学习是人工智能安全发展的关键。有监督学习来做人工智能安全行不通，这条路我们已经趟过了，安全最终还是人与人的较量。而无监督学习对恶意样本的数量和计算要求不高，但对算法和建模的要求很高。”王智民说。

据悉，在六方云的“超弦实验室”中，聚集了国内顶尖的针对安全攻防、算法研究、工业互联网的研究人才。

C. 国家层面40多天两度出手，知网从被垄断立案调查到网络安全审查

6月24日15时17分，中国网信网发布了“网络安全审查办公室对知网启动网络安全审查”的消息。具体内容为：“网络安全审查办公室有关负责人表示，为防范国家数据安全风险，维护国家安全，保障公共利益，依据《国家安全法》《网络安全法》《数据安全法》，按照《网络安全审查办法》，2022年6月23日，网络安全审查办公室约谈同方知网（北京）技术有限公司负责人，宣布对知网启动网络安全审查。据悉，知网掌握着大量个人信息和涉及国防、工业、电信、交通运输、自然资源、卫生 健康 、金融等重点行业领域重要数据，以及我重大项目、重要 科技 成果及关键技术动态等敏感信息。”

由国家互联网信息办公室等13个部门联合修订的《网络安全审查办法》自2022年2月15日起施行。修订后的《网络安全审查办法》将网络平台运营者开展数据处理活动影响或者可能影响国家安全等情形纳入网络安全审查。

去年12月7日，长江日报报业集团独家报道《论文被中国知网擅自收录，九旬名教授维权获赔70多万元》引发强烈 社会 反响。资料显示，同方知网（北京）技术有限公司提供的CNKI中国知网是我国最大的中文数据库平台，囊括了期刊、博士论文、硕士论文、会议、报纸、年鉴、工具书、标准、专利、 科技 成果等文献类型，资源覆盖基础科学、工程 科技 、哲学与人文科学、 社会 科学、信息 科技 、经济与管理科学等学科范围。

《网络安全审查办法》摘录>>>

关键信息基础设施运营者采购网络产品和服务，网络平台运营者开展数据处理活动，影响或者可能影响国家安全的，应当按照本办法进行网络安全审查。

网络安全审查办公室设在国家互联网信息办公室，负责制定网络安全审查相关制度规范，组织网络安全审查。

网络安全审查办公室认为需要开展网络安全审查的，应当自向当事人发出书面通知之日起30个工作日内完成初步审查，包括形成审查结论建议和将审查结论建议发送网络安全审查工作机制成员单位、相关部门征求意见；情况复杂的，可以延长15个工作日。

特别审查程序一般应当在90个工作日内完成，情况复杂的可以延长。

当事人违反本办法规定的，依照《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》的规定处理。

相关时间回放>>>

2021年12月7日

长江日报报业集团独家报道《论文被中国知网擅自收录，九旬名教授维权获赔70多万元》 社会 反响强烈，引发公众对知网如何平衡公益性和商业性的讨论。

2021年12月10日

知网方面发布《关于“赵德馨教授起诉中国知网获赔”相关问题的说明》：严格执行有关法律法规和政策要求，与学术期刊编辑出版单位一道正视问题、解决问题；向赵德馨教授表示诚挚的歉意。

2022年4月19日

知网方面发布《关于中国知网与中国科学院文献情报中心合作服务的说明》：知网将不断加强技术创新，提高服务能力，保证服务质量，为每一个科学工作者和广大师生提供更加全面、优质的文献保障服务。

2022年5月13日

市场监管总局发布消息：日前，市场监管总局根据前期核查，依法对知网涉嫌实施垄断行为立案调查。

2022年5月13日

知网方面发布公告：以此次调查为契机，深刻自省，全面自查，彻底整改，依法合规经营，创新发展模式，承担起中国知识基础设施的 社会 责任。

2022年6月8日

知网方面发布通知：知网目前正在进行各项业务整改，欢迎 社会 各界对知网未来发展提出意见和建议。

2022年6月12日

知网方面发布公告：即日起，中国知网向个人用户直接提供查重服务。

2022年6月24日

中国网信网发布消息：2022年6月23日，网络安全审查办公室约谈同方知网（北京）技术有限公司负责人，宣布对知网启动网络安全审查。

D. 工业互联网安全包括什么

工业互联网安全防护内容包括：
设备安全
设备安全包括工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。
工业互联网的发展使得现场设备由机械化向高度智能化转变，并产生了嵌入式操作系统微处理器应用软件的新模式，这就使得未来海量智能设备可能会直接暴露在网络中，面临攻击范围扩大、扩散速度增加和漏洞影响扩大等威胁。
工业互联网设备安全具体应分别从操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面出发部署安全防护措施，可采用的安全机制包括固件安全增强、恶意软件防护、设备身份鉴别、访问控制和漏洞修复等。
控制安全
控制安全包括控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全。
工业互联网使得生产控制由分层、封闭、局部逐步向扁平、开放、全局方向发展。其中在控制环境方面表现为 IT 与 OT 融合，控制网络由封闭走向开放；在控制布局方面表现为控制范围从局部扩展至全局，并伴随着控制监测上移与实时控制下移。上述变化改变了传统生产控制过程封闭、可信的特点，造成安全事件危害范围扩大、危害程度加深，以及网络安全与功能安全问题交织等。
对于工业互联网控制安全，主要从控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全三个方面考虑，可采用的安全机制包括协议安全加固、软件安全加固、恶意软件防护、补丁升级、漏洞修复和安全监测审计等。
网络安全
网络安全包括承载工业智能生产和应用的工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等的安全。
工业互联网的发展使得工厂内部网络呈现出 IP 化、无线化、组网方式灵活化与全局化的特点，工厂外部网络呈现出信息网络与控制网络逐渐融合、企业专网与互联网逐渐融合、产品服务日益互联网化的特点。这就使得传统互联网中的网络安全问题开始向工业互联网蔓延，具体表现为以下几方面：工业互联协议由专有协议向以太网（Ethernet）或基于 IP 的协议转变，导致攻击门槛极大降低；现有的一些工业以太网交换机（通常是非管理型交换机）缺乏抵御日益严重的 DDoS 攻击的能力；工厂网络互联、生产、运营逐渐由静态转变为动态，安全策略面临严峻挑战等。此外，随着工厂业务的拓展和新技术的不断应用，今后还会面临由于 5G/SDN 等新技术引入、工厂内外网互联互通进一步深化等带来的安全风险。
网络安全防护应面向工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等方面，具体包括网络结构优化、边界安全防护、接入认证、通信内容防护、通信设备防护、安全监测审计等多种防护措施，构筑全面高效的网络安全防护体系。
应用安全
工业互联网应用主要包括工业互联网平台与软件两大类，其范围覆盖智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等方面。目前工业互联网平台面临的安全风险主要包括数据泄露、篡改、丢失、权限控制异常、系统漏洞利用、账户劫持和设备接入安全等。对软件而言，最大的风险来自安全漏洞，包括开发过程中编码不符合安全规范而导致的软件本身的漏洞，以及由于使用不安全的第三方库而出现的漏洞等。
相应地，应用安全也应从工业互联网平台安全与软件安全两方面考虑。对于工业互联网平台，可采取的安全措施包括安全审计、认证授权和 DDoS 攻击防护等。对于软件，建议采用全生命周期的安全防护，在软件的开发过程中进行代码审计，并对开发人员进行培训，以减少漏洞的引入；对运行中的软件定期进行漏洞排查，对其内部流程进行审核和测试，并对公开漏洞和后门加以修补；对软件的行为进行实时监测，以发现可疑行为并进行阻止，从而降低未公开漏洞带来的危害。
数据安全
数据安全包括生产管理数据安全、生产操作数据安全、工厂外部数据安全，涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据及用户信息的安全。工业互联网相关的数据按照其属性或特征，可以分为四大类：设备数据、业务系统数据、知识库数据和用户个人数据。根据数据敏感程度的不同，可将工业互联网数据分为一般数据、重要数据和敏感数据三种。随着工厂数据由少量、单一和单向向大量、多维和双向转变，工业互联网数据体量不断增大、种类不断增多、结构日趋复杂，并出现数据在工厂内部与外部网络之间的双向流动共享。由此带来的安全风险主要包括数据泄露、非授权分析和用户个人信息泄露等。
对于工业互联网的数据安全防护，应采取明示用途、数据加密、访问控制、业务隔离、接入认证、数据脱敏等多种防护措施，覆盖包括数据采集、传输、存储和处理等在内的全生命周期的各个环节。

E. 工业互联网时代的风险管理：工业4.0与网络安全

2009年，恶意软件曾操控某核浓缩工厂的离心机，导致所有离心机失控。该恶意软件又称“震网”，通过闪存驱动器入侵独立网络系统，并在各生产网络中自动扩散。通过“震网”事件，我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。这场战争显然是失衡的：企业必须保护众多的技术，而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。

但非常重要的一点是，企业不仅需要关注外部威胁，还需关注真实存在却常被忽略的网络风险，而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。否则，企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险，企业应管控并降低该等新兴风险。

工业4.0时代，智能机器之间的互联性不断增强，风险因素也随之增多。工业4.0开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。借助智能、自动化技术，工业4.0旨在结合数字世界与物理操作，推动智能工厂和先进制造业的发展 。但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中，新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要，因为这些方案融合了工业4.0的重要驱动力：运营技术与信息技术。

随着工业4.0时代的到来，威胁急剧增加，企业应当考虑并解决新产生的风险。简而言之，在工业4.0时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网，网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。

在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。开始制定联网的工业4.0计划时，就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。

本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。3在工业4.0时代，我们将探讨在整个生产生命周期中（图1）——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策，以预测并有效应对网络风险，同时主动将网络安全纳入企业战略。

数字化制造企业与工业4.0

工业4.0技术让数字化制造企业和数字供应网络整合不同来源和出处的数字化信息，推动制造与分销行为。

信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。工业4.0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。

工业4.0的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴，一定程度上讲，只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越（图2）。从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业4.0的精髓所在，它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。

即使在我们 探索 信息创造价值的方式时，从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。在整个制造与分销价值网络中，通过工业4.0应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。

不断演变的供应链和网络风险

有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。此外，供应链还与消费者需求联系紧密。很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。由于分析工具也变得更加先进，如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。

通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备，工业4.0技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展，并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络，最终改进管理，加快原料和商品流通，提高资源利用率，并使供应品更合理地满足消费者需求。

尽管工业4.0能带来这些好处，但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。为了防止发生重大风险，应从设计到运营的每个阶段，合理规划并详细说明网络弱点。

在数字化供应网络中共享数据的网络风险

随着数字供应网络的发展，未来将出现根据购买者对可用供应品的需求，对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络，且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全，因此形成新型供应网络并非易事。

因此，企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。 此外，他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施，如供应商验收、信息共享和系统访问。企业不仅对这些流程拥有专属权利，它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。这也许会给第三方风险管理带来更多压力。在分析互联数字供应网络的网络风险时，我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大（图3）。

为了应对不断增长的网络风险，我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。

数据共享：更多利益相关方将更多渠道获得数据

企业将需要考虑什么数据可以共享，如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。比 如，数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手，因此不愿意公开某些类型的数据，如定价或专利品信息。此外，供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。因此，仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。

企业应当利用合适的技术，如网络分段和中介系统等，收集、保护和提供信息。此外，企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术，以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证（即识别设备的未授权更改）。

将这种方法与强大的访问控制措施结合，关键任务操作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。

在必须公开部分数据或数据非常敏感时，金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。目前，企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具，以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。但随着互联性的逐步提升，金融服务企业意识到，不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险，而应结合数据管治等其他技术。事实上，企业应该对其所处环境实施风险评估，包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等，并根据评估结果制定或更新网络风险战略。总而言之，随着互联性的不断增强，上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。

供应商处理：更广阔市场中供应商验收与付款

由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂，核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。因此，追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。此外，使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策，确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。消费者市场有不少类似的经历，易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。

区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。尽管比特币是建立货币 历史 记录的经典案例，但其他企业仍在 探索 如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。7创建团体共享 历史 账簿能建立信任和透明度，通过验证商品真实性保护买方和卖方，追踪商品物流状态，并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。如不能保证产品真实性，制造商可能会在引进产品前，进行产品测试和鉴定，以确保足够的安全性。

信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。企业从事信息或商品交易时，需要不断更新其风险管理措施，确保真实性和安全性；加强监测能力和网络安全运营，保持警惕性；并在无法实施信任验证时保护该等流程。

在这个过程中，数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源，所有这些与数字供应网络一样，一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。因此，为了应对内部风险，包括显性风险（企业间谍活动、蓄意破坏等）和意外风险（自满、无知等），软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。

事实上，警惕性对监测非常重要：由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业4.0技术，网络风险只会成倍增长。

智能生产时代的新型网络风险

随着互联性的不断提高，数字供应网络将面临新的风险，智能制造同样也无法避免。不仅风险的数量和种类将增加，甚至还可能呈指数增长。不久前，美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》，强调应关注当下的问题，检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。

“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备，无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备，都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。

考虑到风险不断增长，威胁面急剧扩张，工业4.0时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。

联网生产带来新型网络挑战

随着生产系统的互联性越来越高，数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。不难想象，不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下，甚至危及工人安全。此外，联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。有证据表明，制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险： 2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究发现，三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。

可以确定的是，自进入机械化生产时代，风险就一直伴随着制造商，而且随着技术的进步，网络风险不断增强，物理威胁也越来越多。但工业4.0使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。各阶段的具体情况请参见图4。

从运营的角度看，在保持高效率和实施资源控制时，工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。为此，他们使用了一系列联网系统，如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。这些联网系统能够经常优化流程，使业务更加简单高效。并且，随着系统的不断升级，系统的自动化程度和自主性也将不断提高（图5）。

从安全的角度看，鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升，大量暴露点将可能遭到威胁。与一般的IT行业关注信息本身不同，工业控制系统安全更多关注工业流程。因此，与传统网络风险一样，智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性，而非信息的保密性。

但值得注意的是，尽管网络攻击的基本要素未发生改变，但实施攻击方式变得越来越先进（图5）。事实上，由于工业4.0时代互联性越来越高，并逐渐从数字化领域扩展到物理世界，网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响（图6）。

结合信息技术与运营技术：

当数字化遇上实体制造商实施工业4.0 技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品，我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司，当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时，可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施（图7）。

首先，制造商常受以下三项战略规划的影响：

健康 与安全： 员工和环境安全对任何站点都非常重要。随着技术的发展，未来智能安全设备将实现升级。

生产与流程的韧性和效率： 任何时候保证连续生产都很重要。在实际工作中，一旦工厂停工就会损失金钱，但考虑到重建和重新开工所花费的时间，恢复关键流程可能将导致更大的损失。

检测并主动解决问题： 企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。在实际工作中，工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大，因此，应采取措施改善环境，保护企业的品牌与声誉。

第二，企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念：

系统的可操作性、可靠性与完整性： 为了降低拥有权成本，减缓零部件更换速度，站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互操作的系统。

效率与成本规避： 站点始终承受着减少运营成本的压力。未来，企业可能增加现货设备投入，加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。

监管与合规： 不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。未来企业可能需要投入更多，以改变环境，确保流程的可靠性。

工业4.0时代，网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业，同样也存在于产品本身。 由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间，甚至产品与制造商和供应网络之间，因此企业应该明白一旦售出产品，网络风险就不会终止。

风险触及实体物品

预计到2020年，全球将部署超过200亿台物联网设备。15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上，而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场，供消费者购买使用。

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究结果显示，近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件，四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中，以应对设备常常遇到的重大网络风险。

尽管这很有挑战性，但事实证明，企业不能期望消费者自己会更新安全设置，采取有效的安全应对措施，更新设备端固件或更改默认设备密码。

比如，2016年10月，一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击，表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。在这次攻击中，病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视，将其变成僵尸网络，并不断冲击服务器直至服务器崩溃，最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。17研究者发现，受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码，且未获得所需的安全补丁或升级程序。18需要注意的是，部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中，且供应商未告知用户如何更改密码。

当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施，一旦外围保护被突破，便难以检测和应对此类攻击。

风险与生产相伴而行

由于生产设施越来越多地与物联网设备结合，因此，考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。受损物联网设备所产生的安全影响包括：生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障，以及极端情况下的人员伤亡。此外，潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改，还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少（可能持续数月甚至数年，远远超过事件实际持续的时间）。下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法，但随着物品和相应风险的激增，这些方法可能还不够。

传统漏洞管理

漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞，但通常仍有多个攻击面。攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术，虽然目前未发现漏洞，但攻击者以后也许能发现新的漏洞。

减少攻击面

简单来说，减少攻击面即指减少或消除攻击，可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有；而应与二者同样共享。

更新悖论

生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。很多工业生产网络很少更新升级，因为对制造商来说，停工升级花费巨大。对于某些连续加工设施来说，关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。

很多联网设备可能还将使用十年到二十年，这使得更新悖论愈加严重。认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。20 对于生产和制造设施，在缩短停工时间的同时，使生产资产利用率达到最高至关重要。物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备，这些设备只能存在最小的攻击表面，并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。

制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。智能系统更新换代很快，而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。对于一件物品来说，威胁可能微不足道，但如果涉及大量的联网设备，影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。在应对威胁的过程中，资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。

人才缺口

2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究表明，75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升，将越来越难找到高技能的网络安全人才，来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。

网络威胁不断变化，技术复杂性越来越高。搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备，并在几乎无人为参与的情况下进行扩散，并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。这一趋势令人感到不安，物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。

多管齐下，保护设备

在工业应用中，承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送，水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。由于生产设施不断减少人为干预，因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用（图8）。

从设计流程开始考虑网络安全

制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法，并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关（用于评估安全控制措施是否有效），采用领先的安全措施，并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。通过利用安全软件开发生命周期的安全措施，很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。但如果可能的话，在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。

从联网设备端保护数据

物联网设备所产生的大量信息对工业4.0制造商非常重要。基于工业4.0的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息，并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息，还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。事实上，德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的调研发现，近70%的制造商使用联网产品传输个人信息，但近55%的制造商会对传输的信息加密。

生产固化设备需要采取可靠的安全措施，在整个数据生命周期间，敏感数据的安全同样也需要得到保护。因此，物联网设备制造商需要制定保护方案：不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据，还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。

保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案，以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。

随着越来越多的物联网设备实现联网，潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞，但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。因此，设备联网时必须使用补丁。确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担，而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。

应用人工智能检测威胁

2016年8月，美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛，最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。网络超级挑战赛发起于2013年，旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间，从而减少网络攻击风险。

真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。在物联网设备产生海量数据的过程中，当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升，但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。

在工业4.0时代，结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习，并借助人工智能实时响应威胁，对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。如果不能应对安全风险，如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击，也不能生产固化、安全的物联网设备，则可能导致一种不好的状况：关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。

攻击不可避免时，保持韧性

恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性，能够有效震慑绝大部分攻击者。然而，值得注意的是，虽然企业可以减少网络攻击风险，但没有一家企业能够完全避免网络攻击。保持韧性的前提是，接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实，而后谨慎行事。

韧性的培养过程包含三个阶段：准备、响应、恢复。

准备。企业应当准备好有效应对各方面事故，明确定义角色、职责与行为。审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习，能够帮助企业了解差异，并在真实事故发生时采取有效的补救措施。

响应。应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。

恢复。企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。在准备应对攻击，了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时，企业应全力应对、仔细规划、充分执行。

推动网络公司发展至今日的比特（0和1）让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。随着联网技术应用的不断普及，网络风险可能增加并发生改变，也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。

企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业4.0所带来的网络风险和威胁。如今，联网技术为关键商业流程提供支持，但随着这些流程的关联性提高，可能会更容易出现漏洞。因此，企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划，以适应愈加复杂和普遍的网络环境。

法规和行业标准常常是被动的，“合规”通常表示最低安全要求。企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全，因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。

企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法，了解风险，消除威胁：

安全性。采取审慎的、基于风险的方法，明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。贵公司的知识产权是否安全？贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击？

警惕性。持续监控系统、网络、设备、人员和环境，发现可能存在的威胁。需要利用实时威胁情报和人工智能，了解危险行为，并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。

韧性。随时都可能发生事故。贵公司将会如何应对？多久能恢复正常运营？贵公司将如何快速消除事故影响？

由于企业越来越重视工业4.0所带来的商业价值，企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。

报告出品方：德勤中国

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