工业制造正加速迈向以数字优先、AI驱动的新生态，随之而来的是前所未有的网络风险复杂性。各企业正逐步向工业4.0和工业5.0模式迈进，通过整合工业物联网(IIoT)、基于人工智能(AI)的自动化技术以及云驱动的制造执行系统(MES)来提升生产效率、优化运营并降低成本。然而，运营技术(OT)与信息技术(IT)基础设施之间日益紧密的互联，也使制造商面临着新型网络脆弱性风险，尤其是在勒索软件威胁、信息物理系统(CPS)攻击及供应链渗透等关键领域。

制造业的网络安全不能沿用传统思路，而需建立一套以风险为导向的治理模式，紧密对齐业务连续性目标、合规要求以及AI赋能的安全自动化。与传统 IT 网络不同，制造环境对传统的工业控制系统(ICS)、可编程逻辑控制器(PLC)和实时工厂自动化系统存在复杂的依赖关系，这使得其极易遭受网络攻击。要有效应对这些风险，企业必须采用成熟的治理框架，比如美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的《关键基础设施网络安全改进框架》，以及国际自动化协会(ISA)与国际电工委员会(IEC)联合制定的IEC 62443标准。这些框架为风险管控、安全策略落地和主动防御提供了系统化的方法论。

面对攻击者不断升级的AI增强型攻击手段和对供应链的深度渗透，制造商亟需在“零信任”安全架构下部署具备自学习能力的防御体系——例如基于预测性AI分析和工业物联网驱动的异常检测机制。这些技术措施必须与治理框架明确挂钩，并通过区块链验证的组件溯源机制进行密码学锚定，从而真正筑牢网络与数据防线。目前已有不少经过实战检验的策略，能帮助制造商快速填补常见的控制盲区。

AI驱动的预测性威胁情报

AI赋能的网络安全已成为主动威胁情报的关键推动力，使制造商能够在网络威胁升级为全面入侵之前，实现对其的检测、分析与消除。传统的网络安全方法依赖于基于特征的检测、被动的安全策略以及人工事件响应，这些方法不足以识别AI生成的恶意软件、零日漏洞利用和多态网络威胁。AI驱动的威胁情报利用机器学习（ML）算法、行为异常检测和实时网络风险关联模型，实现预测性安全自动化。

与传统的IT网络不同，制造环境对传统的工业控制系统（ICS）、可编程逻辑控制器（PLC）和实时工厂自动化系统存在复杂的依赖关系，这使得其特别容易遭受网络攻击。

2021年一项关于工业自动化中AI增强网络安全韧性的研究发现，采用基于机器学习的安全信息与事件管理（SIEM）平台的组织，其网络威胁平均检测时间（MTTD）得以缩短，安全事件解决速度也得到加快。这些AI驱动的系统每秒能处理数百万个网络事件，通过深度学习模型分析网络流量、用户行为和系统异常来识别威胁向量。

AI行为分析在识别内部威胁方面尤为突出——而这恰恰是制造业长期忽视的风险盲区。AI安全平台能持续监控用户操作，一旦发现未授权的数据访问尝试，立即触发自动响应机制。若再结合零信任架构，效果更佳：每一次访问请求、每一笔数据交易、每一条系统指令都需动态验证身份后才能执行。AI驱动的身份核验与持续认证机制，能实时阻止非法访问和权限提升攻击。

当然，AI安全本身也带来新风险。对抗性AI攻击、数据投毒和模型规避等手段，正对机器学习安全系统构成严峻挑战。企业必须建立严格的AI模型验证流程、开展对抗性测试，并构建专门的AI安全治理框架。如今，领先的AI检测模型会持续接入最新威胁情报进行再训练，并通过MITRE ATLAS等测试平台模拟不断演化的攻击战术——这正符合NIST《AI风险管理框架》所倡导的安全更新与来源验证原则。此外，独立审计、多层验证（如红队攻防演练与差异模糊测试）以及基于规则的二次防护机制（例如欧盟网络安全局针对关键行业AI的指南所要求的）也必不可少：所有模型变更必须留痕，高风险指令执行前需多个模型投票确认。

简而言之，AI驱动的网络安全体系必须通过持续更新、定期审计，并依托多层安全验证模型进行强化，以此确保能够有效抵御不断演进的网络攻击手段。

合规驱动的网络安全治理

以治理为驱动的网络安全模型在确保制造商遵守监管合规要求、践行风险管理最佳实践以及落实安全审计框架方面，发挥着至关重要的作用。随着全球监管机构出台更为严格的网络安全法规，制造商必须使其网络风险治理战略与以合规为导向的安全框架相契合。

NIST、ISA/IEC 62443以及ISO/IEC 27001:2022等标准，为网络安全治理、持续审计和AI赋能的合规管理提供了清晰路径。研究表明，那些将合规要求嵌入安全投资决策的企业，不仅有效避免了巨额罚款，还显著提升了安全投入的回报率（ROI）。这类框架推动企业主动开展网络风险评估、自动化执行安全策略，并持续监测安全韧性指标。

其中，ISA/IEC 62443工业网络安全标准专为工业环境设计，详细规定了如何保护OT系统、工业控制网络和互联智能工厂基础设施。不同于以IT为中心的安全模型，它聚焦于防护信息物理系统（CPS），防范针对工业自动化流程的网络攻击。该标准已成为推动OT安全投资的三大核心监管驱动力之一。数据显示，达到ISA/IEC 62443 Level 1安全控制水平的制造商，在遭遇网络入侵后出现非计划性OT系统停机的频率最低。

零信任架构同样是合规治理不可或缺的一环——它确保所有制造资产、接入点和数据交互都经过持续的身份验证与合规校验。而AI赋能的合规自动化系统，则能让企业实时追踪合规状态、识别安全缺口，并自动生成监管报告。

展望未来，随着针对工业制造领域的网络威胁持续演变，以监管为驱动的安全模型将成为全球网络安全治理的基础要素。各组织必须将合规导向的网络安全治理、人工智能驱动的监管追踪系统以及零信任合规执行机制列为优先事项，以此维持持续的网络安全韧性并确保与监管要求始终保持一致。

区块链增强供应链安全

制造业供应链具有高度相互依赖性、数字化互联性，且易受渗透攻击。攻击者利用供应商安全防护薄弱、假冒组件漏洞及软件供应链弱点发起网络攻击，影响企业级生产生态系统。2021年的SolarWinds事件就是典型案例——那次攻击波及数千家政府机构和企业，凸显了供应链网络威胁日益严峻的现实。

区块链认证正成为保障工业供应链安全的关键手段。2024年一项关于区块链赋能供应商认证框架的案例研究发现，采用区块链验证机制的企业显著减少了假冒零部件替换事件，并大幅提升了供应链透明度。借助去中心化的密码学验证，区块链确保每一笔供应商交易、每一次物流操作、每一个制造组件在融入生产流程前都经过不可篡改的身份核验。

AI驱动的供应链安全自动化进一步增强了对供应商风险的实时监控、供应链异常情况的预测性检测以及欺诈防范策略。AI驱动的供应链风险评分与基于区块链的认证相结合，确保制造业供应链在面对网络威胁时保持韧性。

后量子时代的网络安全战略

随着量子计算技术的发展，当前用于保护制造业知识产权、供应链交易及工业控制系统（ICS）的传统加密机制面临失效风险。量子计算机解决复杂密码学问题的速度可达传统计算机的数倍，这使得RSA、椭圆曲线加密（ECC）等加密算法，甚至部分基于区块链的安全机制均可能被破解。

为应对后量子网络安全挑战，制造商必须提前布局后量子安全：采用抗量子加密框架、AI驱动的量子威胁建模，以及零信任下的量子安全身份认证协议。美国国家标准与技术研究院（NIST）于2024年正式发布的FIPS 203标准（基于格密码CRYSTALS-Kyber算法的ML-KEM）已提供可投入生产的抗量子加密方案；同时，在物联网-软件定义网络（IoT-SDN）环境中，AI驱动的量子威胁建模已能预测潜在攻击路径并推荐缓解措施。例如，Cloudflare的零信任平台已通过后量子加密握手隧道传输企业流量，实现了持续验证用户身份与设备上下文的量子安全认证实践。

2024年一项关于工业自动化领域量子抗性网络安全的研究表明，采用后量子密码模型的制造商显著降低了加密漏洞风险。基于晶格加密、基于哈希的签名及量子密钥分发（QKD）等技术的应用，确保了工业安全框架能够抵御量子解密攻击。与传统密码模型不同，抗量子算法专为抵抗基于量子计算的暴力破解而设计，可保障数据的长期机密性。

制造商必须将后量子密码框架与AI驱动的网络安全风险建模相集成，以预测并缓解新兴的量子解密威胁。AI驱动的风险评估模型通过分析量子计算的技术进展、潜在攻击路径以及工业自动化系统中的密码学漏洞，使安全团队能够制定先发制人的风险缓解策略。零信任量子安全模型通过实施持续身份验证、量子安全加密验证以及AI驱动的实时加密密钥生命周期管理，进一步增强制造业网络安全的韧性。混合后量子密码框架（将传统加密模型与抗量子安全算法相结合）确保传统工业系统在向完全量子安全加密模型过渡期间仍受到保护。

制造商还须为如美国国家标准与技术研究院（NIST）、欧盟网络安全局（ENISA）及国际标准化组织（ISO）的全球网络安全机构，针对工业应用制定的法规驱动型量子网络安全要求做好准备。2024年1月，NIST发布了其首套后量子密码学的联邦信息处理标准（FIPS）草案——包括FIPS 203（ML-KEM密钥封装算法）、FIPS 204（ML-DSA数字签名算法）及FIPS 205（SPHINCS+基于哈希的签名算法），为制造商提供了针对具体算法的实施要求。虽然国际标准化组织/国际电工委员会第一联合技术委员会（ISO/IEC JTC 1）尚未发布最终国际等效标准，但ENISA已公布迁移指南，敦促关键基础设施运营商立即采用NIST算法，并为即将发布的ISO基于晶格的规范准备治理文档。

率先采纳合规导向的量子安全模型的企业，不仅能增强长期网络韧性，还能提前满足监管要求，确保其制造数据、知识产权和供应链交易在后量子威胁环境中依然安全。

AI驱动的网络风险评估与治理

AI正通过提供预测性分析、自动化安全决策及实时网络风险情报，推动网络风险评估与治理模式的革新。传统风险评估模型依赖人工安全审计、定期合规评估及被动响应机制，已难以应对AI驱动的网络威胁、深度伪造欺诈及机器学习攻击。

AI赋能的网络安全治理使制造商能够构建实时风险评估模型、自适应网络安全策略及AI自动化合规追踪系统。2025年一项关于AI驱动的网络风险评估框架的研究表明，采用AI安全分析的组织显著提升了威胁检测准确率并降低了网络风险暴露。

AI驱动的网络风险建模集成了机器学习算法，可持续监测工业网络流量，使组织能更精准预测攻击模式并在攻击者利用漏洞前识别风险。AI在网络安全治理中的关键应用之一是网络风险评分模型的自动化——该应用基于工业资产、OT系统及第三方供应商连接的网络威胁暴露程度、历史攻击模式及实时安全遥测数据，为其分配风险评分。AI驱动的网络风险评分帮助制造商优先规划安全投资，还可实现风险缓解工作流的自动化，并根据运营风险特征动态调整安全策略。

AI驱动的合规追踪系统通过确保监管要求、安全策略与网络安全投资策略与不断演变的威胁态势保持一致，进一步强化了网络安全治理。AI赋能的合规执行使组织能够实时检测违规行为、自动化安全策略实施，并在监管风险引发财务处罚或安全漏洞前主动应对。随着AI驱动的网络安全治理不断发展，制造商必须部署多层AI安全框架，以确保基于AI的威胁情报模型能够抵御对抗性AI攻击，同时防范数据投毒威胁与算法操纵技术。将AI网络安全治理与零信任执行机制及后量子密码模型相结合的组织，更有可能实现长期的网络安全韧性。

多层零信任强制执行战略

零信任架构已成为工业制造领域网络安全治理的基石——其核心原则是：不默认信任任何网络实体、设备或用户。不同于依赖防火墙和静态访问列表的传统边界防御，零信任要求对所有访问请求实施持续认证、最小权限控制和AI驱动的身份验证，以保护制造资产、工业网络及云端生产管理系统。

那些将人工智能网络安全治理与零信任执行机制、后量子密码模型相结合的组织，更有可能实现长期的网络安全韧性。

2024年一项关于工业自动化领域零信任安全实施的研究显示，采用多层零信任架构的组织，未授权访问事件减少了72%，内部威胁下降了58%。此类模型通过集成设备级认证、用户行为分析及AI驱动的异常检测，确保每次访问请求在获得网络权限前均经过持续安全验证。

零信任模型在供应链网络安全治理中尤为重要——当第三方供应商、远程维护服务商及云基制造合作伙伴接入企业网络时，AI赋能的零信任认证系统会分析供应商风险画像，据此实施动态访问控制并持续监测供应商安全实践，从而有效防范供应链网络威胁。

AI驱动的零信任强制执行战略确保所有制造业网络安全政策始终具备适应性，能灵活应对不断演变的网络风险。将基于AI的零信任访问控制与区块链认证、后量子加密模型相结合，可增强多层工业环境下的网络安全韧性。

可持续的网络安全投资战略

制造业的网络安全投入必须与业务目标、合规要求和风险承受能力紧密对齐。企业应采取可持续的投资策略，兼顾长期韧性、成本效益和AI自动化能力。行业分析表明，将IT预算的合理比例投入安全，可显著降低事故损失。

高效的投资模型应聚焦三大方向：主动式安全自动化、AI驱动的威胁检测基础设施，以及合规导向的风险管理框架，以最大化长期安全回报（ROI）。

企业可通过将企业级风险评估与合规映射相结合，构建以主动防御、投资回报（ROI）为核心的可落地网络安全投资模型。该模型实施需遵循以下步骤：首先，依据ISO/IEC 27005风险分析流程梳理资产与威胁清单；其次，将每个高概率、高影响的威胁场景转化为预算条目——这些条目需关联NIST SP 800-55 Rev. 1《信息安全测量指南》中的量化指标，使管理层能够明确每项控制措施部署后预期降低的"平均检测时间（MTTD）"与"平均恢复时间（MTTR）"。为争取资金支持，需向决策层提交对标行业基准的量化指标：例如IBM Security研究显示，部署深度自动化与AI驱动分析的组织，其数据泄露平均成本降低约222万美元。通过此类数据，将每笔预算申请与可论证、基于证据的ROI目标直接关联，确保投资回报的透明性与说服力。

尽管智能制造带来了前所未有的效率提升与数据驱动决策能力，但它同时也扩大了融合IT与OT环境的攻击面，使得该行业连续四年成为网络攻击的首要目标领域。

零信任网络安全投资可构建高性价比的安全防护机制，确保企业在实现最大化安全防护的同时，将非必要安全支出控制在最低水平。AI驱动的网络安全风险建模通过识别安全漏洞、优先处理高风险资产，并确保网络安全预算与实时风险暴露水平相匹配，进一步提升投资效率。制造商还需重点考量网络韧性投资的长期财务影响，这些企业肩负着确保安全自动化、AI驱动的风险评估及后量子密码框架兼具成本效益与可扩展性的责任。将网络安全投资与AI赋能的安全自动化、零信任执行策略相结合的企业，能够显著提升整体安全治理成熟度。

尽管智能制造带来了前所未有的效率提升与数据驱动决策能力，但它也扩大了融合IT与OT环境的攻击面，使得该行业连续四年成为全球网络攻击的首要目标。

世界经济论坛报告显示，2023年制造业占全球网络事件的比例最高，且勒索软件与供应链渗透技术相结合的攻击手法同比激增15%。多起重大安全事件表明，单个生产车间的安全漏洞可能引发连锁反应，导致数百万美元营收损失及大范围供应链延误。监管机构对此表示高度关切，特别指出攻击者通过企业网络横向渗透至传统可编程逻辑控制器（PLC）的横向移动，已成为破坏安全关键设备的最主要手段。更严峻的是，生成式AI驱动的网络钓鱼工具包与深度伪造语音指令，大幅降低了社会工程攻击的技术门槛——工程师可能被诱骗执行恶意命令。最后，全球固件与软件供应商的广泛分布引入了系统性风险：单个遭篡改的更新包可在数千台互联设备间传播恶意软件，这凸显了在每项工业4.0部署中实施严格的供应商风险治理与认证更新机制的必要性。

结论

智能制造的网络安全韧性，源于一个融合治理框架、精准风险分析与实时监控的纵深防御体系。在这一体系中，AI驱动的威胁情报、多层次零信任执行和新兴的后量子加密技术，构成了挫败现代AI增强型攻击者的关键优势。而来自NIST、ISA/IEC 62443等机构的合规要求，则既是催化剂也是指南针——将最佳实践转化为高管层的责任与投资优先事项。

那些从第一天起就将这些原则付诸行动的制造商，不仅能有效应对当下威胁，更能为未来量子计算与AI攻击的双重挑战做好充分准备，真正实现面向未来的安全运营。

作者: Jarvis Tyrell Curry, CFE, CIA，是一位经验丰富的信息安全和IT治理专业人士，在网络安全、风险管理及合规框架领域拥有深厚专业知识。

翻译：王彪，COBIT2019、CISA、CDPSE、CDMP、CDSP、CISP-DSO、ISO27001LA、信息安全工程师(软考)、ISACA中国翻译工作组志愿者、天融信数据安全治理专家

校对：王岩（Liam Wong），CISA、CIA、CDPSE、CISM、CISSP、CZTP、CISP-F、PMP、OCM 11g/12c、PGCA、OBCA、MCDBA、MCSE，ISACA中国翻译工作组志愿者