人工智能正在迅速创新,并重塑能源行业关键基础设施的网络威胁格局。
能源行业领导者应预期会出现更多漏洞、更多补丁,以及一波已弃用服务,这些都将威胁其系统。
首席信息安全官(CISO)必须加快网络安全维护的节奏,以应对此类风险。
人工智能(AI)正在迅速创新,并重塑关键基础设施的威胁格局。随着这些系统变得更加智能,能源系统面临着前所未有的韧性考验,领导者必须对此迫切采取行动。
就在过去一年里,人工智能编程能力取得了极为显著的进展,以至于人工智能公司Anthropic扣留了其最新模型,并组织力量弥补漏洞该模型在整个科技行业所发现的漏洞。
旨在防止人工智能辅助攻击关键基础设施的防护措施,凸显了完全强大的模型可能带来的威胁之严重性。目前尚不清楚这些防护措施能否奏效,也不清楚监管较少的开源权重模型将多快达到同等能力。
然而有一点十分明确:能源企业可用于做好准备的时间有限,以迎接一个新常态——在这种常态下,人工智能可以迅速发现并利用数字系统中的漏洞。
能源行业的人工智能风险
能源基础设施由数字系统控制,使用寿命长且结构复杂。从勒索软件到民族国家对竞争经济体的渗透,各类网络攻击已经把关键基础设施作为目标。
然而在被问及时,仅46%的网络安全从业者表示其所在组织在运营技术(OT)环境中拥有充分的防护。即便在相对成熟的美国市场,也有能源企业对长期存在的入侵行为毫不知情其基础设施遭受入侵。
电力行业的许多公用事业公司规模较小,预算有限,却必须抵御民族国家级别的威胁。新增能够发现并利用漏洞的高水平人工智能,将加剧攻击方与防御方行动速度之间已经存在的不匹配。
典型的运营技术防御人员需要超过一个月才能发现网络入侵,并且需要七个多月才能恢复,但如今他们还必须应对能够在发现并利用15分钟内识别漏洞的人工智能智能体。
在加速演进的时代维护网络安全
能源基础设施运营方如今面临严峻现实。他们必须在系统已知漏洞存在的情况下运营,而人工智能则在不断搜寻代码和网络中的新漏洞。与此同时,针对能源行业的攻击持续升级。
网络钓鱼、语音钓鱼和社会工程攻击——由人工智能智能体和民族国家支持或实施——仍在持续针对有效账户,并有时使其被攻陷。这已不是未来,而是当下。
运营方必须预期并针对这些严峻条件进行设计。纵深防御、网络分段和最小权限原则,仍将是构建和维持强有力防御的根本所在。
能够迅速发现并利用漏洞的同一人工智能能力,理应使软件供应商加快补丁开发。新补丁只有在部署之后才会生效,因此首席信息安全官(CISO)必须加快其可控范围内的每一个环节。
原本用于定期加强网络安全实践的工作流程(例如配置审计)将需要更频繁地进行。值得注意的是,苹果公司近期以恶意使用人工智能为由,改变了其长期以来的补丁发布理念——这明确表明,在人工智能时代,更快的补丁部署对于生存至关重要。
能源运营方面临更多漏洞
运营方应为软件早期弃用做好准备。当我们开始看到人工智能智能体在现实环境中利用软件时,许多供应商将专注于保障当前及未来的软件版本,而较旧版本则可能未获补丁并因此存在漏洞。
几乎没有人有预算或运营能力同时更新所有内容。能源行业的首席信息安全官(CISO)需要尽早选择哪些关键系统升级至当前版本,以及哪些不再受支持的版本可以通过补偿性控制措施加以包围。
除资产加固、白名单、防火墙和数据二极管等补偿性控制措施外,防御方还应在其运营技术环境中建立可见性。跨数字与物理系统追踪异常情况,有助于防御方了解正在发生的事情,以及何时进行干预。
董事会和高管在危机决策中所能获得的信息质量,取决于危机发生之前是否已建立可见性。若做得好,可见性甚至可以使防御方回溯确认新发现的漏洞是否存在,以及它们此前是否已在其网络中被利用。
在欧洲、美国以及许多中东市场,网络安全法规日益要求关键基础设施具备网络安全监测能力。
利用自动化加强网络安全
自动化将帮助防御方应对伴随新常态而来的更快节奏。目前,自动化已能够处理日常任务、搜寻漏洞,并以接近机器的速度响应疑似网络入侵。在工具箱中加入能力更强的人工智能,将增加可被可靠自动化的工作负载。将人工智能视为力量倍增器,而非全面替代者,前景可期。
短期内,自动化应将人力解放出来用于其他任务。资产清查、漏洞发现和网络监测目前已可实现自动化。机器学习和人工智能使得更准确地检测异常、并将人工关注优先投向可能的攻击变得更加容易,同时使分析人员免受大量误报的困扰。
定期捕获并安全存储关键系统的黄金镜像,可通过确保存在已知安全的备份,帮助在发生入侵时将恢复成本降至最低。从长远来看,能源行业的首席信息安全官(CISO)需要权衡基于人工智能的自动化在生产力与安全收益方面的得失,并与其所带来的复杂性风险进行比较。
能源行业领导者必须认识到,在人工智能时代,不作为本身即是一种非零风险。一位故步自封的首席信息安全官(CISO)不仅会错失自动化带来的收益,还会积累越来越多过时且脆弱的技术,从而威胁整个行业。
