Sikring av AI-bruk i OT-miljøer

Som organisasjoner med operasjonell teknologi (OT) begynner å omfavne AI, må sikkerhet være i forkant av deres strategi. Integreringen av AI utvider angrepsflaten betydelig – en overflate som allerede er utvidet av konvergensen av IT og OT. De fleste OT-brudd skyldes IT-tilkobling, og OT-enheter, som ofte mangler innebygde sikkerhetsfunksjoner og oppdateringsmuligheter, er vanskelige å sikre. Innføringen av AI legger til en ny kompleksitet til et allerede utfordrende miljø.

For å navigere disse utfordringene, må sikkerhetsfagfolk omvurdere sin tilnærming. Nøkkelen til å sikre AI ligger i å utnytte AI selv – å bruke teknologiens styrker til å skape kraftfulle forsvar.

Vekst i AI-tiltak og tilhørende sikkerhetsutfordringer

Tilakket av AI-applikasjoner av ansatte akselererer raskt, og driver innovasjon over hele bransjen. Selskaper utnytter AI for å få en konkurransefordel, med ansatte som utnytter verktøy som generativ AI for å strømlinje arbeidsflyter og øke produktiviteten.

I OT-sektoren er potensialet for AI enormt, og det er allerede i ferd med å transformere operasjoner. For eksempel, gir AI kraft til produksjon og energi, med brukssaker som smart produksjon og “machine-as-a-service” som utnytter en ny industriell IoT-teknologi som fundamentalt utfordrer den tradisjonelle Purdue-modellen og luftgap. Smarte bygninger blir mer effektive ved å bruke AI til å optimalisere energiforbruk, forbedre arbeidstiden og automatisere rutinemessige vedlikeholdsoppgaver som overvåking av HVAC-systemer, justering av lys basert på opphold og oppdaging av lekkasjer i vannsystemer.

I tillegg hjelper AI-drevet beslutningstagning OT-fagfolk med å automatisere komplekse prosesser som planlegging av vedlikehold basert på utstyrsbruksmønster, dynamisk justering av produksjonslinjer for å optimalisere utgang og håndtering av lagerbeholdning i sanntid for å forhindre mangler. Ved å overta disse rutinemessige, men kritiske oppgavene, lar AI OT-lagene fokusere på mer strategiske, høyere-verdiaktiviteter som driver innovasjon og effektivitet.

Dette skjer allerede, og brukstilfeller ruller ut raskt. En nylig rapport fra MIT Technology Review Insights fant at 64% av produsentene som ble spurte allerede hadde startet å forske eller eksperimentere med AI. I virkeligheten, ifølge Gartner, kan opptil 75% av operasjonelle beslutninger bli tatt innenfor en AI-aktiv applikasjon eller prosess innen 2030.

Likevel må organisasjoner huske at mens AI-drevne applikasjoner tilbyr fantastiske muligheter, presenterer de også nye problemer for datasikkerhet og utvider den potensielle angrepsflaten. Mens AI-tiltaket stiger, blir disse systemene primære mål for cyberangrep.

AI-applikasjoner som koblet maskiner krever maskintelemetri som skal samles inn fra kanten direkte til IT og/eller skyen, som bryter den tradisjonelle OT-modellen og øker trusselen. Ofte kan OT (eller skygge-IT) bygge slike teknologistacker uten kunnskap eller godkjenning fra IT-sikkerhetsteamet, som eksponerer industrielle organisasjoner for trusler fra mange uautoriserte, eksternt orienterte applikasjoner og aktiva. Dette krever at organisasjoner omvurdere sine sikkerhetsstrategier for å beskytte disse kritiske aktivene.

AI blir stadig mer tatt i bruk av organisasjoner ettersom de innser dens doble potensial: å redusere kostnader på bakenden samtidig som de driver større profitter gjennom forbedrede applikasjoner. Bedrifter integrerer nå AI-komponenter i sine applikasjonsstaker for å kapitalisere på disse fordelene. Likevel introduserer dette også nye risikoer, spesielt rundt eksponering av følsomme data, ettersom AI-systemer avhenger av inferens og treningsdata. Mens AI blir en mer integrert del av forretningsoperasjoner, er det essensielt å beskytte disse dataene mot potensielle trusler for å opprettholde både sikkerhet og tillit.

Sikring av AI-drevne applikasjoner med riktig AI-drevet plan

AI-geni er ute av flasken. Det er ingen vei tilbake, og det eneste trygge fremtidsperspektivet er å gå en sterk vei for å sikre disse AI-drevne applikasjonene. Ironisk nok krever bekjempelse av AI-relaterte sikkerhetstrusler AI-drevne løsninger. I en rapport fra Palo Alto Networks og ABI Research (PANW ) sa 8 av 10 respondenter at de trodde AI ville være essensielt for å bekjempe AI-drevne angrep.

Noen av måtene AI kan hjelpe med AI-sikkerhet er:

Samarbeid mellom IT- og OT-sikkerhetsteam: AI transformerer måten IT- og OT-sikkerhetsteam samarbeider ved å gi en samlet visning av sikkerhetsdata som begge sider kan utnytte. Mens OT-miljøer stadig integrerer IT-teknologier, hjelper AI med å brygge gapet ved å anvende avanserte analyser over begge domener. Dette muliggjør tidligere trusseldeteksjon, mer nøyaktig kartlegging av angrep til rammer som MITRE ATT&CK og automatisert overvåking av anomalier. Ved å forbedre kommunikasjon og strømlinje rutinemessige sikkerhetsoppgaver, muliggjør sterkere samarbeid mellom IT- og OT-teamene en helhetlig, AI-aktiv innsikt for bedre deteksjon og sikkerhet.

Utvidelse av trusseldeteksjon og respons: AI transformerer måten produsenter finner og responderer på trusler, spesielt med hensyn til User and Entity Behavior Analytics (UEBA) anvendt på de mange enhetene på fabrikkgulvet. AI-verktøy bruker algoritmer til å sette standarder for normal atferd og raskt finne uregelmessigheter som kunne signalisere en trussel. Standard IT-sikkerhetsverktøy kan kanskje ikke forstå OTs spesialiserte protokoller, så denne AI-kapasiteten er spesielt viktig.

Besvarelse av cybersikkerhetsgapet: Globalt er det anslått å være en mangelfullhet på 4 millioner kompetente cybersikkerhetsfagfolk, ifølge ISC2. AI kan hjelpe ved å automatisere noen av de mundane oppgavene teamene sliter med og hjelpe nye teammedlemmer med høyere-nivå sikkerhetsoperasjoner. AI-automatisering gir også sikkerhetspersonale mulighet til å bruke tid på høyverdi-strategiske initiativer.

Ser fremover, er flere AI-innovasjoner på randen av å påvirke OT-sikkerheten positivt:

• AI-digitalt tvilling-integrasjon for å skape mer effektive sikkerhetssimuleringer
• Økt nøyaktighet i forhold til trusseldeteksjon, som reduserer antallet falske positiver
• Økt evne til å vurdere operasjonell risiko

Sikring av AI krever, naturligvis, også at man følger alle beste praksis for enhver sikkerhetsprogram, inkludert å investere i periodisk opplæring og oppmerksomhet for ansatte, holde seg oppdatert på regulatoriske og compliance-krav og gjennomføre kontinuerlig sikkerhetsinspeksjon av OT-prosesser og nettverkstrafikk.

Gjøre AI trygt

Konvergensen av OT og IT har allerede utvidet den tilgjengelige nettverks- og datasikkerhetsangrepsflaten – og innføringen av AI har utvidet den enda mer. Mens organisasjoner og deres ansatte raskt omfavner AI, bringer teknologien både muligheter og nye risikoer, inkludert bruk av uautorisert skygge-AI.

Gitt AI sin uimotståelige nytte, er det her for å bli, og sikkerhetsimplikasjonene må håndteres nå. For å sikre bruk av GenAI og AI-drevne applikasjoner, må organisasjoner utvikle en omfattende sikkerhetsplan som ikke bare beskytter mot potensielle trusler, men også utnytter AI sin kapasitet til å styrke deres forsvar. De beste praksisene nevnt ovenfor gir en ramme for organisasjoner til å skape eller finjustere en strategi som muliggjør å maksimere AI-mulighetene samtidig som de effektivt håndterer de tilknyttede risikoene.