随着人工智能（AI）和机器学习（ML）不断革新工业自动化，控制系统的格局正在发生深刻的转变。虽然这些技术有望实现前所未有的效率和优化，但它们也带来了新的挑战，尤其是在网络安全领域。本文探讨了 AI 和 ML 对控制系统和自动化的影响，特别关注了安全性在这个不断发展的环境中至关重要。

　　控制系统中的 AI 革命

　　大型语言模型 （LLM） 和其他 AI 技术正在以多种关键方式重塑工业控制系统和自动化：

　　● 增强的预测性维护：AI 算法可以分析大量传感器数据，以便在设备故障发生之前预测它们，从而减少停机时间和维护成本。例如，振动分析与机器学习相结合可以检测设备性能的细微变化，从而实现及时维护。

　　● 优化过程控制：机器学习模型可以持续优化过程参数，从而提高效率和产品质量。例如，在化学加工中，AI 可以根据多个变量实时调整反应条件，确保产品质量始终如一。

　　● 自然语言界面：LLM 支持更直观的人机交互，允许操作员使用自然语言控制和查询系统。这可以显著减少培训时间并提高操作员的效率，尤其是在复杂的控制室环境中。

　　● 自主决策：AI 系统可以根据复杂的数据输入做出实时决策，从而可能减少日常操作中对人工干预的需求。在石油和天然气作业中，AI 可以通过自主调整泵速和注入速率来优化油井生产。

　　● 高级故障检测和诊断：AI 可以通过分析多个传感器和历史数据的模式来快速识别和诊断复杂系统中的故障，从而减少故障排除时间并提高系统可靠性。

　　● 动态设定点优化：ML 算法可以持续调整多个控制回路中的设定点，以优化整体系统性能，同时考虑能源效率、产品质量和设备磨损等因素。

　　● 自适应控制策略：AI 驱动的控制器可以适应不断变化的工艺条件，补偿设备退化或原材料变化，以保持最佳性能。

虽然AI技术有望为工业领域实现前所未有的效率和优化，

但它也带来了新的挑战，尤其是在网络安全领域。图片来源：Foxmere

　　工业自动化中的AI实际应用

　　对于控制和自动化专业人员来说，AI 和 ML 的集成提供了几个实际的好处：

　　● PID 整定辅助：ML 算法可以分析系统响应并自动建议最佳 PID 控制器参数，从而减少循环整定所需的时间和专业知识。

　　● 模型预测控制（MPC）增强：AI 可以通过在更长的预测范围内不断更新过程模型和优化控制操作来提高 MPC 性能。

　　● SCADA 系统中的异常检测：机器学习可以识别 SCADA 数据中可能表明设备故障或网络入侵的异常模式，从而提高运营可靠性和安全性。

　　● 智能警报：AI 驱动的警报管理系统可以根据警报的严重程度和潜在影响对警报进行优先级排序，从而减少警报疲劳并帮助操作员专注于最重要的问题。

　　● 能源优化：ML 算法可以分析整个工厂的复杂能源使用模式，建议运营变更，以在不影响生产目标的情况下最大限度地减少能源消耗。

　　● 质量预测：在制造过程中，AI 可以根据实时过程数据预测产品质量，从而允许主动调整以保持质量标准。

　　● 机器人流程自动化（RPA）：AI 增强型 RPA 可以自动执行控制室和运营中心的日常任务，让人工操作员能够专注于更复杂的决策。

　　AI技术为工业系统带来的潜在风险

　　虽然这些进步带来了显著的好处，但它们也引入了必须解决的新安全漏洞：

　　● 扩大的攻击面：随着 AI 系统越来越多地集成到控制网络中，它们为潜在的网络攻击创造了新的入口点。每个 AI 模型、数据管道和接口都代表着一个必须保护的潜在漏洞。

　　● 数据中毒：恶意行为者可能会操纵训练数据来破坏 AI 模型，从而导致错误的决策或系统故障。在过程控制环境中，这可能会导致不合格产品或不安全的操作条件。

　　● 模型盗窃：有价值的 AI 模型可能成为知识产权盗窃的目标，可能会暴露专有流程或控制策略。竞争对手或民族国家行为者可能会试图窃取代表多年运营知识和优化的模型。

　　● 对抗性攻击：老练的攻击者可能会利用 AI 系统中的漏洞来操纵其输出，这可能会导致安全事故或生产中断。例如，精心设计的输入可能会欺骗基于 AI 的质量控制系统接受有缺陷的产品。

　　● 过度依赖 AI：随着 AI 系统变得越来越普遍，存在过度依赖的风险，这可能会削弱对处理意外情况至关重要的人类技能和决策能力。

　　● 与传统系统集成：许多工业控制系统的生命周期很长，并且在设计时可能没有考虑到 AI 集成。保护现代 AI 系统和传统控制设备之间的接口面临独特的挑战。

　　● 供应链漏洞：AI 组件（包括预先训练的模型和第三方库）的复杂供应链引入了必须管理的潜在安全风险。

　　安全是首要问题

　　为了在自动化中充分发挥 AI 和 ML 的潜力，必须将安全性视为一项基本要求，而不是事后才考虑。以下是控制和自动化专业人员需要重点了解的注意事项：

　　● 安全设计：AI 和 ML 系统在开发时必须从一开始就考虑到安全性，并结合最低权限和深度防御等原则。这包括安全的编码实践、强大的身份验证机制以及对 AI 模型进行潜在漏洞的全面测试。

　　● 强大的身份验证和访问控制：实施强大的身份验证机制和精细的访问控制，以防止未经授权访问 AI 系统及其数据。这在分布式控制系统中尤为重要，因为 AI 组件可能分布在多个节点上。

　　● 数据完整性和加密：通过加密和安全数据处理实践确保训练数据和模型参数的完整性和机密性。这包括保护静态和传输中的数据，以及实施检测和防止对 AI 模型进行未经授权的修改的机制。

　　● 持续监控和审计：对 AI 系统实施实时监控，以检测异常和潜在的安全漏洞，并定期进行安全审计。这应包括监控模型性能、输入数据质量和系统输出，以发现泄露或降级的迹象。

　　● AI 增强的安全性：利用 AI 本身来支持网络安全工作，使用机器学习算法更快、更有效地检测和响应潜在威胁。例如，AI 可用于分析网络流量模式并识别工业控制网络中的潜在入侵。

　　● 人工监督：保持人工监督和干预能力，以便在必要时覆盖 AI 系统，尤其是在关键操作中。这包括设计用户界面，以清晰地了解 AI 决策过程，并允许在需要时进行人工干预。

　　● 法规合规性：及时了解可能与工业环境中的 AI 相关的不断发展的法规和标准，确保符合安全要求。这可能包括用于工业控制系统安全性的 ISA/IEC 62443 等标准。

　　● 安全的开发生命周期：为 AI 系统实施安全的开发生命周期，包括威胁建模、安全编码实践和严格的测试。这还应包括安全更新和修补 AI 模型和相关软件组件的程序。

　　● 隔离和分段：在可能的情况下，使用适当的网络分段技术将 AI 系统与关键控制网络隔离开来。这有助于遏制潜在的安全漏洞并限制其对基本操作的影响。

　　● 备份和恢复：为 AI 系统开发强大的备份和恢复程序，包括在出现泄露或性能问题时回滚到以前的模型版本的能力。

　　● 供应链安全：对来自第三方供应商的 AI 组件和库实施全面的审查流程。这包括评估 AI 模型提供商的安全实践，并在集成到控制系统之前对预训练模型进行安全审计。

　　● 培训和意识：为操作员、工程师和维护人员提供有关控制系统中 AI 安全影响的全面培训。这应包括有关识别潜在安全威胁和遵循安全 AI 操作最佳实践的指导。

　　将 AI 和机器学习集成到控制系统和自动化中，为提高效率、生产力和创新提供了巨大的机会。但是，这些技术的安全影响怎么强调都不为过。随着工业自动化形势的发展，制造企业必须优先考虑网络安全，以保护其 AI 增强系统免受新出现的威胁干扰。

　　对于控制和自动化专业人员来说，这意味着不仅要利用 AI 和 ML 的潜力，还要开发新的技能和实践，以确保这些先进系统的安全性和完整性。通过将安全性视为首要问题并实施全面的安全措施，自动化行业可以构建一个基于 AI 和 ML 的智能系统，不仅可以优化流程，还可以促进更具弹性和安全的工业环境的未来。

　　自动化专家、AI 专家和网络安全专业人员之间的合作对于开发强大、安全和有效的 AI 驱动的控制系统至关重要。通过随时了解 AI 在自动化方面的功能和风险，控制和自动化专业人员可以引领创建更智能、更安全、更可靠的工业运营。