随著(zhe)人(rén)工(gōng)智能(néng)(AI)和(hé)機(jī)器(qì)學習(xí)(ML)不(bù)斷革新工(gōng)業(yè)自(zì)動化(huà)，控制(zhì)系統的(de)格局正在發生(shēng)深刻的(de)轉變。雖然這(zhè)些(xiē)技(jì)術(shù)有(yǒu)望實現(xiàn)前所未有(y∞ǒu)的(de)效率和(hé)優化(huà)，但(dàn)它們也(yě)帶來(lái)了(le)新的(de)挑戰，尤其是(shì)在網絡安全領域。本文(wén)探討(tǎo)了(l‌e) AI 和(hé) ML 對(duì)控制(zhì)系統和(hé)自(zì)動化(huà)的(de)影(yǐng)響←，特别關注了(le)安全性在這(zhè)個(gè)不(bù)斷發展的(de)環境中至關重要(yào)。

控制(zhì)系統中的(de) AI 革命

大(dà)型語言模型 (LLM) 和(hé)其他(tā) AI 技(jì)術(shù)正在以多(duō)種關鍵方式重塑工(gōng)業(yè&)控制(zhì)系統和(hé)自(zì)動化(huà)：

● 增強的(de)預測性維護：AI 算(suàn)法可(kě)以分(fēn)析大(dà)量傳感器(qì)數(shù)據，以便在設備故障發生(shēng)之前預測它們，從(cóng)而減少(shǎo)停機(jī)時(shí)間(jiān)和(hé)維護成本。例如(rú) ，振動分(fēn)析與機(jī)器(qì)學習(xí)相(xiàng)結合可(kě)以檢測設備性能(néngπ)的(de)細微(wēi)變化(huà)，從(cóng)而實現(xiàn)及時(shí)維護。

● 優化(huà)過程控制(zhì)：機(jī)器(qì)學習(xí)模型可(kě)以持續優化(huà)過程參數(shù)，從(cóng)而提高(gāo)效率和(hé)産品質量。例如(rú)，在化↓(huà)學加工(gōng)中，AI 可(kě)以根據多(duō)個(gè)變量實時(shí)調整反應條件(jiàn)，确保産品質量始終如(rú)一(yī)。

● 自(zì)然語言界面：LLM 支持更直觀的(de)人(rén)機(jī)交互，允許操作(zuò)員(yuán)使用(yòng)自(zì)然語言控制(βzhì)和(hé)查詢系統。這(zhè)可(kě)以顯著減少(shǎo)培訓時(shí)間(jiān)并提高(gāo)操作(zuò)員(yuán)的(δde)效率，尤其是(shì)在複雜(zá)的(de)控制(zhì)室環境中。

● 自(zì)主決策：AI 系統可(kě)以根據複雜(zá)的(de)數(shù)據輸入做(zuò)出實時(shí)€決策，從(cóng)而可(kě)能(néng)減少(shǎo)日(rì)常操作(zuò)中對(duì)人(rén)工(gōng)幹預的(de)需求。在石油和(hé₩)天然氣作(zuò)業(yè)中，AI 可(kě)以通(tōng)過自(zì)主調整泵速和(hé)注入速率來(lái)優化(huà)油井生(shēng)産。

● 高(gāo)級故障檢測和(hé)診斷：AI 可(kě)以通(tōng)過分(fēn)析多(duō)個(gè)傳感器(qì)和(hé)曆史數←(shù)據的(de)模式來(lái)快(kuài)速識别和(hé)診斷複雜(zá)系統中的(de)故障，從(cóng)而₩減少(shǎo)故障排除時(shí)間(jiān)并提高(gāo)系統可(kě)靠性。

● 動态設定點優化(huà)：ML 算(suàn)法可(kě)以持續調整多(duō)個(gè)控制(zhì)回路(lù)中的(de)設定點，以優化(huà)整體(tǐ)系φ統性能(néng)，同時(shí)考慮能(néng)源效率、産品質量和(hé)設備磨損等因素。

● 自(zì)适應控制(zhì)策略：AI 驅動的(de)控制(zhì)器(qì)可(kě)以适應不(bù)斷變化(huà)的(de)工☆(gōng)藝條件(jiàn)，補償設備退化(huà)或原材料變化(huà)，以保持最佳性能(néng)。

工(gōng)業(yè)自(zì)動化(huà)中的(de)AI實際應用(yòng)

對(duì)于控制(zhì)和(hé)自(zì)動化(huà)專業(yè)人(rén)員(yuán)來(lái)說‍(shuō)，AI 和(hé) ML 的(de)集成提供了(le)幾個(gè)實際的(de)好(hǎo)處：

● PID 整定輔助：ML 算(suàn)法可(kě)以分(fēn)析系統響應并自(zì)動建議(yì)最佳 PID 控制(zhì)器(qì)參數(shù)，從(cóng)而減少(shǎo) 循環整定所需的(de)時(shí)間(jiān)和(hé)專業(yè)知(zhī)識。

● 模型預測控制(zhì)(MPC)增強：AI 可(kě)以通(tōng)過在更長(cháng)的(de)預測範圍內(nèi)不(bù)斷更新過程模型和(hé)優化(huà)控制(zhì)操作§(zuò)來(lái)提高(gāo) MPC 性能(néng)。

● SCADA 系統中的(de)異常檢測：機(jī)器(qì)學習(xí)可(kě)以識别 SCADA 數(shù)據中可(kě)能(néng)表明(míng‍)設備故障或網絡入侵的(de)異常模式，從(cóng)而提高(gāo)運營可(kě)靠性和(hé)安全性。

● 智能(néng)警報(bào)：AI 驅動的(de)警報(bào)管理(lǐ)系統可(kě)以根據警報(bàoσ)的(de)嚴重程度和(hé)潛在影(yǐng)響對(duì)警報(bào)進行(xíng)優先級排序，從(cóng)而減少(s∞hǎo)警報(bào)疲勞并幫助操作(zuò)員(yuán)專注于最重要(yào)的(de)問(wèn)題。

● 能(néng)源優化(huà)：ML 算(suàn)法可(kě)以分(fēn)析整個(gè)工(gōng)廠(chǎng)的(de)複雜→(zá)能(néng)源使用(yòng)模式，建議(yì)運營變更，以在不(bù)影(yǐng)響生(shēng)産目标的(de)情況下(xià)最大(dà)限度地(d♦ì)減少(shǎo)能(néng)源消耗。

● 質量預測：在制(zhì)造過程中，AI 可(kě)以根據實時(shí)過程數(shù)據預測産品質量∏，從(cóng)而允許主動調整以保持質量标準。

● 機(jī)器(qì)人(rén)流程自(zì)動化(huà)(RPA)：AI 增強型 RPA 可(kě)以自(zì)動執π行(xíng)控制(zhì)室和(hé)運營中心的(de)日(rì)常任務，讓人(rén)工(gōng)操作(zuò)員(yuán)能(♣néng)夠專注于更複雜(zá)的(de)決策。

AI技(jì)術(shù)為(wèi)工(gōng)業(yè)系統帶來(lái)的(de)潛在風(fēng)險

雖然這(zhè)些(xiē)進步帶來(lái)了(le)顯著的(de)好(hǎo)處，但(dàn)它們也(yě)引入了(le)必須解決的(de)新安全漏洞：

● 擴大(dà)的(de)攻擊面：随著(zhe) AI 系統越來(lái)越多(duō)地(dì)集成到(d✔ào)控制(zhì)網絡中，它們為(wèi)潛在的(de)網絡攻擊創造了(le)新的(de)入口點。每個(gè) AI 模型、數(shù)據管道(dào)和 (hé)接口都(dōu)代表著(zhe)一(yī)個(gè)必須保護的(de)潛在漏洞。

● 數(shù)據中毒：惡意行(xíng)為(wèi)者可(kě)能(néng)會(huì)操縱訓練數(shù)據來(lái)破壞 AI 模型，從(cóng)而導緻錯(cuò)誤的(☆de)決策或系統故障。在過程控制(zhì)環境中，這(zhè)可(kě)能(néng)會(huì)導緻不(bù)合格産品或不(bù)安全的(de)操作(αzuò)條件(jiàn)。

● 模型盜竊：有(yǒu)價值的(de) AI 模型可(kě)能(néng)成為(wèi)知(zhī)識産權盜竊的(de)目标，可(kφě)能(néng)會(huì)暴露專有(yǒu)流程或控制(zhì)策略。競争對(duì)手或民(mín)族國(guó)家(jiā)®行(xíng)為(wèi)者可(kě)能(néng)會(huì)試圖竊取代表多(duō)年(nián)運營知(zhī)識和(∑hé)優化(huà)的(de)模型。

● 對(duì)抗性攻擊：老(lǎo)練的(de)攻擊者可(kě)能(néng)會(huì)利用(yòng) AI 系統中的(d✘e)漏洞來(lái)操縱其輸出，這(zhè)可(kě)能(néng)會(huì)導緻安全事(shì)故或生(shēng)産中斷。例如(rú)，精心設計(jì)的(de)輸入可(kě)能(néng‌)會(huì)欺騙基于 AI 的(de)質量控制(zhì)系統接受有(yǒu)缺陷的(de)産品。

● 過度依賴 AI：随著(zhe) AI 系統變得(de)越來(lái)越普遍，存在過度依賴的(de)風(fēng)險，這(zhè)可(kě)能(néng)會(hu"ì)削弱對(duì)處理(lǐ)意外(wài)情況至關重要(yào)的(de)人(rén)類技(jì)能(néng)和(h£é)決策能(néng)力。

● 與傳統系統集成：許多(duō)工(gōng)業(yè)控制(zhì)系統的(de)生(shēng)命周期很(hěn)長(cháng)，并且在設計(jì)時(shí)可(kě)能(néng)沒有(♦yǒu)考慮到(dào) AI 集成。保護現(xiàn)代 AI 系統和(hé)傳統控制(zhì)設備之間(jiān)的(de)接口面臨獨特的(de)挑戰 。

● 供應鏈漏洞：AI 組件(jiàn)(包括預先訓練的(de)模型和(hé)第三方庫)的(de)複雜(zá)供應鏈引入了(le)必須管理(lǐ)的(de)潛在安全風(fēng)險。

安全是(shì)首要(yào)問(wèn)題

為(wèi)了(le)在自(zì)動化(huà)中充分(fēn)發揮 AI 和(hé) ML 的(de‍)潛力，必須将安全性視(shì)為(wèi)一(yī)項基本要(yào)求，而不(bù)是(shì)事(shì)後才考慮。以"下(xià)是(shì)控制(zhì)和(hé)自(zì)動化(huà)專業(yè)人(rén)員(yuán)需要(yào)重點了(le)解的(de)注意事(shì)項：

● 安全設計(jì)：AI 和(hé) ML 系統在開(kāi)發時(shí)必須從(cóng)一(yī)開(kāi)始就(jiù)考慮到(dào)安全性，并結合最低≠(dī)權限和(hé)深度防禦等原則。這(zhè)包括安全的(de)編碼實踐、強大(dà)的(de)身(sh♥ēn)份驗證機(jī)制(zhì)以及對(duì) AI 模型進行(xíng)潛在漏洞的(de)全面測試。

● 強大(dà)的(de)身(shēn)份驗證和(hé)訪問(wèn)控制(zhì)：實施強大(dà)的(de)身(shēn)份驗證機(jī)制(zhì)和(hé)精細的(d e)訪問(wèn)控制(zhì)，以防止未經授權訪問(wèn) AI 系統及其數(shù)據。這(zhè)在分(fēn)布式©控制(zhì)系統中尤為(wèi)重要(yào)，因為(wèi) AI 組件(jiàn)可(kě)能 (néng)分(fēn)布在多(duō)個(gè)節點上(shàng)。

● 數(shù)據完整性和(hé)加密：通(tōng)過加密和(hé)安全數(shù)據處理(lǐ)實踐确保訓練數(shù)據和(hé)模型參數(shù)的(de)完 整性和(hé)機(jī)密性。這(zhè)包括保護靜(jìng)态和(hé)傳輸中的(de)數(shù)據，以及實施檢測和(hé)防止對(duì) AI 模型進行(×xíng)未經授權的(de)修改的(de)機(jī)制(zhì)。

● 持續監控和(hé)審計(jì)：對(duì) AI 系統實施實時(shí)監控，以檢測異常和(hé)潛在的(de)安≤全漏洞，并定期進行(xíng)安全審計(jì)。這(zhè)應包括監控模型性能(néng)、輸入數(×shù)據質量和(hé)系統輸出，以發現(xiàn)洩露或降級的(de)迹象。

● AI 增強的(de)安全性：利用(yòng) AI 本身(shēn)來(lái)支持網絡安全工(gōng)作(zuò)，使用(yòng)機(jī)器(qì)學習(xí)算(suàn)法更快(∞kuài)、更有(yǒu)效地(dì)檢測和(hé)響應潛在威脅。例如(rú)，AI 可(kě)用(yòng)于分("fēn)析網絡流量模式并識别工(gōng)業(yè)控制(zhì)網絡中的(de)潛在入侵。

● 人(rén)工(gōng)監督：保持人(rén)工(gōng)監督和(hé)幹預能(néng)力，以便在必要(yào)時(shí)覆蓋 AI 系統，尤其是(shì)在關鍵操作(zuλò)中。這(zhè)包括設計(jì)用(yòng)戶界面，以清晰地(dì)了(le)解 AI 決策過程，并♥允許在需要(yào)時(shí)進行(xíng)人(rén)工(gōng)幹預。

● 法規合規性：及時(shí)了(le)解可(kě)能(néng)與工(gōng)業(yè)環境中的(de) AI 相(xiàng)關的∑(de)不(bù)斷發展的(de)法規和(hé)标準，确保符合安全要(yào)求。這(zhè)可(kě)能(néng)包÷括用(yòng)于工(gōng)業(yè)控制(zhì)系統安全性的(de) ISA/IEC 62443 等标準。

● 安全的(de)開(kāi)發生(shēng)命周期：為(wèi) AI 系統實施安全的(de)開(kāi)發★生(shēng)命周期，包括威脅建模、安全編碼實踐和(hé)嚴格的(de)測試。這(zhè)還(hái)應包括安全更新和(hé)&修補 AI 模型和(hé)相(xiàng)關軟件(jiàn)組件(jiàn)的(de)程序。

● 隔離(lí)和(hé)分(fēn)段：在可(kě)能(néng)的(de)情況下(xià)，使用(yòng)适當的(de)網絡分(fēn)段技(jì)術(sh♦ù)将 AI 系統與關鍵控制(zhì)網絡隔離(lí)開(kāi)來(lái)。這(zhè)有(yǒu)助于遏制(zhì)潛在的(de)安全漏洞并限制(zhì)其對(duì)基←本操作(zuò)的(de)影(yǐng)響。

● 備份和(hé)恢複：為(wèi) AI 系統開(kāi)發強大(dà)的(de)備份和(hé)恢複程序，包括在出現(xi€àn)洩露或性能(néng)問(wèn)題時(shí)回滾到(dào)以前的(de)模型版本的(de)能(n>éng)力。

● 供應鏈安全：對(duì)來(lái)自(zì)第三方供應商的(de) AI 組件(jiàn)和(hé)庫實施全面的(de)審查流程。這(zhè)包括評估 AI 模型提供>商的(de)安全實踐，并在集成到(dào)控制(zhì)系統之前對(duì)預訓練模型進行(xíng)安全審計(jì)。

● 培訓和(hé)意識：為(wèi)操作(zuò)員(yuán)、工(gōng)程師(shī)和(hé)維護人(rén)員(yuán)提供有(yǒu)關控制∞(zhì)系統中 AI 安全影(yǐng)響的(de)全面培訓。這(zhè)應包括有(yǒu)關識别潛在安全威脅和(hé)遵循安全 AI 操作(zuò)σ最佳實踐的(de)指導。

将 AI 和(hé)機(jī)器(qì)學習(xí)集成到(dào)控制(zhì)系統和(hé)自(zì)動化(huà)中，為(wèi)提高(gāo)效率、生(shēng)産力和(hé)£創新提供了(le)巨大(dà)的(de)機(jī)會(huì)。但(dàn)是(shì)，這(zhè)些(xiē)技(jì)術(shù)的(de)&安全影(yǐng)響怎麽強調都(dōu)不(bù)為(wèi)過。随著(zhe)工(gōng)業(yè✘)自(zì)動化(huà)形勢的(de)發展，制(zhì)造企業(yè)必須優先考慮網絡安全，以保護其 AI 增強系統免受新出現(xiàn)的(de)威脅幹®擾。

對(duì)于控制(zhì)和(hé)自(zì)動化(huà)專業(yè)人(rén)員(yuán)來(lái)說(s huō)，這(zhè)意味著(zhe)不(bù)僅要(yào)利用(yòng) AI 和(hé) ML 的(de)潛力，還(hái)要(yào)開(kāi)發新的(de)技(jì)能(n‌éng)和(hé)實踐，以确保這(zhè)些(xiē)先進系統的(de)安全性和(hé)完整性。通(tōng)過将安全性視&(shì)為(wèi)首要(yào)問(wèn)題并實施全面的(de)安全措施，自(zì)動化(huà)行(xíng)業(yè)可(k≠ě)以構建一(yī)個(gè)基于 AI 和(hé) ML 的(de)智能(néng)系統，不(bù)僅可(kě)以優化(huà)流程，還(hái)可(kě)以促進更具彈性和(hé)安全的(deλ)工(gōng)業(yè)環境的(de)未來(lái)。

自(zì)動化(huà)專家(jiā)、AI 專家(jiā)和(hé)網絡安全專業(yè)人(rén)員(yuán)之間(jiān)的(de)合作(zu↑ò)對(duì)于開(kāi)發強大(dà)、安全和(hé)有(yǒu)效的(de) AI 驅動的(de)控制(zhì)系統至關重要(yào)。通(t↕ōng)過随時(shí)了(le)解 AI 在自(zì)動化(huà)方面的(de)功能(néng)☆和(hé)風(fēng)險，控制(zhì)和(hé)自(zì)動化(huà)專業(yè)人(rén)員(yuán)可(kě)以引領創建更智能(néng)、更安€全、更可(kě)靠的(de)工(gōng)業(yè)運營。

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