行业投资评级 - 报告未明确提及行业投资评级 [1] 核心观点 - 工业网络安全面临严峻挑战 75%的组织曾遭受针对其操作技术(OT)环境的网络攻击 其中75%的公司报告频繁遭受攻击 [2] - 工业网络安全解决方案包括风险监控软件 人工智能(AI)和机器学习(ML)算法等 [3] - 数字化为工业公司带来机遇的同时 也增加了网络安全风险 [5] - 工业网络复杂 存在大量连接组件 容易忽视安全漏洞 [6] - 供应链漏洞和第三方供应商风险日益突出 [8] - 遗留系统存在较高安全风险 需要替换或隔离 [9] - 持续监控解决方案对保护ICS/OT环境至关重要 [11] - 减少警报疲劳是工业网络安全的重要挑战 [13] - AI/ML解决方案在异常检测 预测分析 自动事件响应等方面具有优势 [17] - 零信任安全策略被认为是网络安全计划的重要组成部分 [21] 行业挑战 - 连接性威胁 每个连接到互联网的OT/ICS设备都可能成为恶意行为者的网络入口 [5] - 工业网络复杂性 典型工业网络密集 涉及数千个连接组件 容易忽视安全漏洞 [6] - 相互依赖风险 工业部门相互关联 一个业务单元遭受攻击可能影响其他业务单元 [6] - 供应链漏洞和第三方供应商风险 供应链攻击日益普遍 需要确保供应商持续监控安全威胁 [8] - 不同法规和最佳建议 缺乏共识 工业公司难以承诺特定最佳实践 [8] - 遗留系统安全漏洞 遗留系统无法抵御复杂攻击 缺乏最新安全更新支持 [9] 解决方案 - 持续监控解决方案 如Palo Alto Networks的实时网络流量行为监控 深度包检测(DPI)和应用程序可见性 [11] - Cisco的Cyber Vision套件 将网络安全嵌入工业交换机或路由器 [12] - 减少警报疲劳的策略 如使用观察列表识别高风险事件 部署ML 行为分析和自动响应 [13] - Honeywell的Forge Cybersecurity+平台 基于粒度基线算法 适应威胁级别并筛选无关警报 [14] - Claroty的xDome网络安全平台 仅在严重网络风险级别时发送警报 用户可自定义接收的OT活动警报 [14] - AI/ML解决方案 在异常检测 预测分析 自动事件响应 自我优化和修复 高级访问管理等方面具有优势 [17] - 零信任安全策略 永不信任 始终验证网络用户和资产 结合先进加密技术和AI算法 [21] 行业趋势 - 数字化带来机遇 如预测性维护 无缝供应链连接 远程监控 机器人等 [5] - 工业OT团队越来越多地采用新技术 需要警惕网络安全挑战 [5] - AI/ML在工业运营和网络安全方面的应用日益广泛 79%的企业认为AI驱动的安全解决方案对检测和阻止OT基础设施攻击很重要 [17] - 后量子密码学(PQC)时代即将到来 网络安全供应商需要展示量子抗性解决方案 [21] - 随着工业物联网(IIoT)设备越来越多地利用云 云安全必须成为关键焦点 [21]
Defending Your OT/ICS Assets
abiresearch·2024-06-11 06:07