人工智能基础设施增长正在重塑网络物理威胁格局

人工智能正在迅速成为现代基础设施的基础层。组织正在大量投资人工智能驱动的系统，扩大数据中心容量，整合云平台，并在工业环境中部署自动化。这些进步正在创造新的效率和创新机会，但也引入了新的网络安全挑战。

人工智能基础设施、运营技术（OT）和关键基础设施之间的交叉点正在增加，形成了一个更加复杂的网络物理系统（CPS）环境。曾经独立运行的系统现在通过云服务、远程访问技术、企业身份平台和工业数据网络相互连接。

与此同时，美国关于先进人工智能的政策正在演变。最近的白宫行政命令关于人工智能创新和安全反映了对先进人工智能能力的国家安全影响的日益增长的认识。虽然该命令专注于鼓励创新同时改善安全保障，但也强调了一个更广泛的挑战：网络安全战略必须适应一个世界，在那里人工智能可以加速防御能力和进攻威胁。

随着先进人工智能的围绕地缘政治竞争加剧，关键基础设施运营商面临着一个不断变化的威胁环境。挑战不仅是防御日益强大的对手，还要确保一个日益增长的相互连接的系统生态系统中，日常暴露可以创造出破坏的机会。

人工智能采用正在加速IT和OT的融合

人工智能基础设施的扩张正在改变组织的运作方式。能源、制造、交通和水等行业正在采用人工智能来改善预测、自动化流程、优化维护和分析运营数据。

然而，人工智能驱动的转型依赖于连接性。工业环境越来越多地依赖于传统IT系统、云平台、边缘设备和运营技术之间的连接。

历史上，许多工业系统都是围绕可靠性和可用性而不是网络安全设计的。一些环境与企业网络隔离，运作在长技术生命周期中。数字转型改变了这种模式。

远程监控、云分析和集中管理平台提高了效率，但也扩大了需要保护的系统数量。

对于关键基础设施运营商来说，网络安全不再仅限于企业网络。安全团队必须了解和管理业务系统、工业流程、连接设备和外部服务之间的关系。

暴露仍然是进入关键基础设施的主要途径

虽然先进人工智能启用的攻击正在获得大量关注，但大多数网络物理环境的泄露仍然依赖于熟悉的弱点。

攻击者经常利用暴露的系统、不安全的远程访问服务、弱的身份验证实践和对连接资产的可见性不佳。这些弱点在工业环境中尤其具有挑战性，因为运营系统通常不能轻易更新或更换而不影响生产。

与传统IT系统不同，OT环境优先考虑连续运行。制造线、电力系统或水处理厂不能总是容忍频繁的更改或立即的安全升级。

随着人工智能扩大连接系统的数量，减少不必要的暴露成为提高弹性的最有效方法之一。安全计划必须专注于了解暴露的系统、连接的系统以及不必要的访问路径的存在。

前沿人工智能正在改变网络操作的速度

先进人工智能模型最重要的网络安全影响之一是进攻活动的加速。

前沿人工智能系统越来越能够协助软件分析、漏洞发现、代码生成和安全研究。这些能力可能会减少攻击者识别弱点和开发利用技术所需的时间。

对于防御者来说，这改变了传统的漏洞发现和修复之间的关系。组织历史上依赖于在识别漏洞和广泛利用之间的时间窗口。人工智能辅助能力可能会继续缩短这个窗口。

这个挑战对于网络物理环境尤其重要，因为修复漏洞通常比在传统IT系统中更复杂。许多OT系统支持基本操作，不能总是脱机更新以免影响安全性、可靠性或生产。随着人工智能加速识别和潜在利用漏洞的速度，组织将需要优先考虑连续的暴露管理、补偿控制和基于风险的修复策略，以及传统的修复过程。

最近的AI行政命令反映了对这一挑战的认识，通过强调对先进人工智能能力的协调和开发人员与政府利益相关者之间的信息共享。

然而，政策框架本身并不能消除风险。组织必须为一个未来做好准备，在这个未来中，安全团队在漏洞被发现后有更少的时间来响应。

连续监控、更强的身份控制、资产可见性和暴露减少将变得越来越重要，除了传统的修复管理之外。

地缘政治竞争正在扩大基础设施的战略重要性

先进人工智能能力的开发不再仅限于技术公司之间的竞争。它已经成为政府和国家安全组织的战略优先事项，因为各国试图保护关键基础设施、加强技术韧性和保持竞争优势。

先进人工智能系统依赖于关键资源，包括半导体制造、数据中心、云基础设施和大规模计算环境。这些资产代表了有价值的目标，用于情报收集和破坏。

同时，网络物理基础设施仍然很有吸引力，因为成功的攻击可以产生超出受影响组织的后果。破坏能源供应、制造运营、交通系统或市政服务可以产生经济和社会影响。

因此，基础设施运营商必须同时抵御以经济利益为动机的网络犯罪和与地缘政治目标相关的活动。对于网络物理系统来说，网络安全越来越多地关注维持运营连续性。

关键基础设施安全必须覆盖较小的运营商

网络安全面临的最大挑战之一是关键基础设施运营商的重要性与保护他们的资源之间的差距。

联邦网络安全工作历史上专注于拥有大量资源的大型组织，包括政府机构、国防承包商、主要能源供应商和技术公司。然而，许多基本服务是由面临类似威胁但拥有较少资源的小型实体运营的。

市政公用事业、区域能源供应商、农村医疗组织、地方交通系统和较小的工业运营商经常管理对社区至关重要的系统，但缺乏大型安全团队或广泛的网络安全预算。

这造成了网络安全专业人员所描述的“网络贫困线”：组织的运营重要性超过了他们投资于高级安全能力的能力。

国家韧性取决于保护最大的机构，同时也加强支持公共安全和经济稳定的成千上万的小型组织。

网络物理系统安全的未来需要连续的暴露管理

人工智能启用的基础设施的增长需要一种不同的网络安全方法。

传统的安全模型通常专注于定期评估、漏洞扫描和合规性要求。虽然这些做法仍然很重要，但它们对于不断变化的环境来说已经不够了。

组织需要在IT、OT和云环境中对资产、连接、身份和暴露点具有连续的可见性。

关键优先事项包括：

• 减少运营系统的不必要互联网暴露。
• 加强身份验证和身份管理。
• 提高连接基础设施的可见性。
• 分段网络以限制攻击者移动。
• 监控外部攻击面变化。

这些做法代表了从对事件做出反应转向减少攻击成功条件的转变。

在人工智能驱动的时代构建韧性

关键基础设施保护的未来将取决于跨相互连接的生态系统构建韧性。那些理解暴露、加强身份保护、提高可见性并将网络安全投资扩展到传统企业边界以外的组织将是最有准备的。

在人工智能驱动的世界中，安全性将不仅仅由组织对攻击的响应速度定义，而是由他们减少攻击成功机会的有效性定义。