維護組織、客戶和員工的數據安全是一項挑戰。智能技術帶來了幫助流程更平穩運行的功能。然而，如果沒有正確的安全措施，所有收集的數據都是無用的。

下面，您將發現五種常見的安全風險以及如何補救它們。

[[333279]]

5種智能工廠安全風險

1. 映射組織數據路徑

映射組織數據路徑的第一步是了解工廠中的信息如何從一個地方流到另一個地方。此過程涉及識別所有正在使用的數據類型，進入系統的可用路徑，數據可以退出的位置以及數據的靜止位置(例如現場服務器)。

入口和出口點是虛擬物理基礎結構中用于生成或訪問數據的位置。一些示例包括但不限于收集溫度數據的員工工作站和HVAC系統。

映射應包括詳細信息，例如誰可以物理訪問網絡上的每個節點。如果工作站需要移動或維修，是否對工作站進行了標記并簽署了托管文件?如果有現場或服務器機房，是否可以控制對這些區域的訪問?

數據是一種資源。它需要盡職調查、明確的處理/保管標準和高水平的保護。

2. 隔離工廠網絡

IIoT的主要優點是能夠將物理和數字領域的元素捆綁在一起。

這種互聯性是物聯網面臨如此巨大威脅的原因之一。適當的數據安全要求專家在獨立的網絡上建立物聯網基礎設施，而不是在工廠的其他IT基礎設施上建立獨立的訪問控制。

這一步對于那些不希望自己不斷增長的物聯網網絡成為意外訪客和黑客的籌碼的工廠來說至關重要。

3. 審核第三方合作伙伴

Target提供了最著名和最具啟發性的物聯網業務案例之一。2014年，該公司聲稱有55,000個連接互聯網的供暖和制冷系統，其中一些位于索契奧林匹克賽場上，容易受到外界入侵和數據泄露的影響。

工廠和配送中心依靠環境控制來為工人維持生產和合理舒適的環境。然而，如果與不重視網絡安全的供應商合作，即使是最智能的工廠也會暴露關鍵的商業數據。

決策者在實施物聯網硬件和軟件之前應學習基本的安全概念。

4. 找出薄弱環節

未來屬于API(Application Programming Interface，應用程序編程接口)。該軟件是一組代碼，可讓IoT及其許多組件和諧地運行。它們提供了設備之間的跨企業數據移動性，供應商平臺之間的數據共享，與客戶智能手機上的應用程序的直接連接以及其他功能。

像每個連接的傳感器和機器一樣，所有這些軟件交叉點都是智能工廠網絡安全領域中的潛在弱點。

API和其他軟件功能必須從頭開始設計，并具有可靠的安全功能。與映射數據的物理路徑相似，您可以規劃哪些內部軟件或合作伙伴軟件與他人共享數據。

不認真對待API安全的風險包括暴露您的業務和客戶數據、通信被攔截和成為分布式拒絕服務(DDoS)攻擊的受害者。

5. 制定補救計劃

您無法始終防止最壞情況的發生。你能真正掌控的是如何處理后果。依賴智能技術的企業有責任把網絡反應計劃落實到位。

歐盟發布了《通用數據保護條例》(GDPR)，這是一套適用于任何針對歐洲大陸客戶的業務的規則。GDPR要求迅速披露數據泄露。

在出現問題之前，請學習如何識別問題，警告受影響的各方以及使操作恢復正常。 在成為全球標準之前，有必要領先于此類法律。

智能工廠安全性：生產力新時代的代價

專家預測，到2021年，人們將把超過250億臺設備連接到互聯網。技術可以幫助消費者和企業加快手動任務并節省時間。在工廠中，物聯網可以提高運營效率，優化能源和資源使用并節省資金。

通過上面概述的實施方法，公司可以使他們的智能工廠物聯網基礎設施保持平穩運行。