五种常见的智能工厂安全风险以及如何补救它们

维护组织、客户和员工的数据安全是一项挑战。智能技术带来了帮助流程更平稳运行的功能。然而，如果没有正确的安全措施，所有收集的数据都是无用的。

下面，您将发现五种常见的安全风险以及如何补救它们。

5种智能工厂安全风险

1. 映射组织数据路径

映射组织数据路径的第一步是了解工厂中的信息如何从一个地方流到另一个地方。此过程涉及识别所有正在使用的数据类型，进入系统的可用路径，数据可以退出的位置以及数据的静止位置(例如现场服务器)。

入口和出口点是虚拟物理基础结构中用于生成或访问数据的位置。一些示例包括但不限于收集温度数据的员工工作站和HVAC系统。

映射应包括详细信息，例如谁可以物理访问网络上的每个节点。如果工作站需要移动或维修，是否对工作站进行了标记并签署了托管文件?如果有现场或服务器机房，是否可以控制对这些区域的访问?

数据是一种资源。它需要尽职调查、明确的处理/保管标准和高水平的保护。

2. 隔离工厂网络

IIoT的主要优点是能够将物理和数字领域的元素捆绑在一起。

这种互联性是物联网面临如此巨大威胁的原因之一。适当的数据安全要求专家在独立的网络上建立物联网基础设施，而不是在工厂的其他IT基础设施上建立独立的访问控制。

这一步对于那些不希望自己不断增长的物联网网络成为意外访客和黑客的筹码的工厂来说至关重要。

3. 审核第三方合作伙伴

Target提供了最著名和最具启发性的物联网业务案例之一。2014年，该公司声称有55,000个连接互联网的供暖和制冷系统，其中一些位于索契奥林匹克赛场上，容易受到外界入侵和数据泄露的影响。

工厂和配送中心依靠环境控制来为工人维持生产和合理舒适的环境。然而，如果与不重视网络安全的供应商合作，即使是最智能的工厂也会暴露关键的商业数据。

决策者在实施物联网硬件和软件之前应学习基本的安全概念。

4. 找出薄弱环节

未来属于API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)。该软件是一组代码，可让IoT及其许多组件和谐地运行。它们提供了设备之间的跨企业数据移动性，供应商平台之间的数据共享，与客户智能手机上的应用程序的直接连接以及其他功能。

像每个连接的传感器和机器一样，所有这些软件交叉点都是智能工厂网络安全领域中的潜在弱点。

API和其他软件功能必须从头开始设计，并具有可靠的安全功能。与映射数据的物理路径相似，您可以规划哪些内部软件或合作伙伴软件与他人共享数据。

不认真对待API安全的风险包括暴露您的业务和客户数据、通信被拦截和成为分布式拒绝服务(DDoS)攻击的受害者。

5. 制定补救计划

您无法始终防止最坏情况的发生。你能真正掌控的是如何处理后果。依赖智能技术的企业有责任把网络反应计划落实到位。

欧盟发布了《通用数据保护条例》(GDPR)，这是一套适用于任何针对欧洲大陆客户的业务的规则。GDPR要求迅速披露数据泄露。

在出现问题之前，请学习如何识别问题，警告受影响的各方以及使操作恢复正常。 在成为全球标准之前，有必要领先于此类法律。

智能工厂安全性：生产力新时代的代价

专家预测，到2021年，人们将把超过250亿台设备连接到互联网。技术可以帮助消费者和企业加快手动任务并节省时间。在工厂中，物联网可以提高运营效率，优化能源和资源使用并节省资金。

通过上面概述的实施方法，公司可以使他们的智能工厂物联网基础设施保持平稳运行。