AI/ML 推动工业安全中的攻击路径模拟

工业控制系统 (ICS) 和运营技术 (OT) 网络构成了关键基础设施的骨干，使社会得以顺利运转。然而，与传统 IT 系统相比，这些环境面临着独特的网络安全挑战。ICS/OT 网络需要高可用性、实时性能以及防止可能导致物理后果的网络事件的能力。随着网络对手变得越来越老练，传统的安全措施已不再足够。由人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 驱动的对抗推理已成为领先于不断演变的威胁的关键方法。在本文中，如何通过增强的 AI/ML 攻击路径模拟来思考和推进关键基础设施网络安全。

通过人工智能/机器学习增强的对抗推理技术

什么是攻击路径模拟？

ICS/OT 网络安全中对抗推理的核心组成部分之一是模拟潜在的攻击路径。攻击路径模拟涉及创建和分析网络对手可能利用网络漏洞实现其目标的假设场景。通过使用 AI/ML 技术，我们可以自动化和增强此过程，使其更具动态性并能应对不断变化的威胁。

AI/ML 算法可以分析大量网络数据和历史事件，以识别潜在的攻击媒介。通过模拟不同的攻击场景，这些算法可以预测对手最有可能采取的路径，让安全团队能够先发制人地加强这些关键路线的防御。这种主动方法对于保护 ICS/OT 网络至关重要，因为 ICS/OT 网络承受不起停机或中断。

IRTeam相信使用生成式 AI 和传统 ML 的组合来模拟对手的决策过程。通过对历史攻击数据和已知漏洞进行模型训练，我们可以预测对手如何通过网络实现其目标。通过这种模拟，我们可以识别高风险攻击路径并确定其优先级，从而实现有针对性且高效的风险降低工作。

此外，人工智能驱动的攻击路径模拟可以适应网络环境的实时变化。例如，如果发现新的漏洞或系统配置发生变化，该模型可以立即重新计算潜在的攻击路径并更新其建议。这种持续的监控和调整确保安全措施在威胁形势发生变化时仍然有效。

从静态到动态威胁建模的进展

传统的威胁建模涉及根据已知的对手行为和过去的事件手动创建潜在威胁模型。虽然这种方法很有价值，但它可能很耗时，并且可能无法始终捕捉到现代网络威胁的动态性质。我们可以利用白皮书中先前讨论过的 AI/ML 技术来生成和确定攻击路径的优先级，从而识别 ICS/OT 系统中最关键的漏洞。这使我们能够不仅采用静态分析，还可以采用动态分析

威胁建模的主要问题之一是无法实时捕捉整个画面，只能捕捉片段。手动流程通常依赖于静态数据和预定义场景，无法反映网络对手不断变化的策略。因此，安全团队可能会错过新出现的威胁或攻击模式的细微变化，而这些变化可能预示着新的或不断演变的威胁。IRTeam的方法试图通过不断分析实时数据和历史攻击模式来解决这一限制，从而实现动态和自适应的威胁建模。其理念是全面了解威胁形势，确保组织能够检测和优先处理最关键的漏洞，并通过及时和明智的防御策略领先于潜在攻击。

行为分析

网络安全领域最被低估的策略之一是在特定操作环境中进行彻底的行为分析的能力。如果我们能够了解攻击者的行为，我们就更有可能在攻击发生之前预测攻击类型。安全领域受到各种不同外部因素的影响，这些因素可能会引入新的攻击媒介或转移攻击者的焦点。例如，2024 年自 ChatGPT 出现以来，人工智能生成的攻击媒介的兴起带来了新的复杂性。这些因素在 ICS/OT 环境中不像在垃圾邮件或网络钓鱼电子邮件等场景中那样直观地检测，因此需要采取增强的方法来预测不良行为者。

高级行为分析对于检测可能表明网络中存在对手的异常至关重要。利用无监督学习算法，例如自动编码器和生成对抗网络 (GAN)，这些算法专门针对 ICS/OT 网络流量和传感器数据的独特特征进行了优化。自动编码器可以通过压缩和重建网络数据来学习正常的操作模式，从而非常有效地识别可能表示恶意活动的偏差。同样，GAN 可以模拟复杂的网络行为分布，生成有助于理解正常活动和异常活动的合成数据。通过采用这些先进的技术，可以主动识别和缓解威胁，确保在不断演变的网络威胁面前为 ICS/OT 系统提供强大的防御。 

了解 OT 网络中攻击路径的工具和方法

为了在 ICS 中有效应用对抗推理，组织需要正确的工具和方法来了解对手的行为。以下是一些基本工具和方法：

1. ICS 的 MITRE ATT&CK

MITRE ATT&CK for ICS是一个全面的 ICS 特定对手战术和技术知识库。它提供了一个识别和分类对手行为的框架，帮助安全团队了解和缓解威胁。通过映射已知的对手技术来检测网络流量中的类似模式，组织可以主动检测和应对潜在威胁。将 MITRE ATT&CK 与 AI/ML 模型集成，可以通过提供对手可能使用的战术、技术和程序 (TTP) 的结构化存储库来增强对攻击路径的模拟。

2. 工业入侵检测系统 (IDS)

针对工业环境定制的工业 IDS 工具（例如 Snort 和 Suricata）有助于监控网络流量并识别表明存在攻击的可疑活动。例如，部署 IDS 来监控 Modbus 流量是否存在异常，可以提前预警潜在的恶意活动，让安全团队能够快速应对潜在威胁。当与 AI/ML 驱动的攻击路径模拟相结合时，IDS 数据可用于验证和改进模拟的攻击路径，确保它们准确反映现实世界的条件和行为。

3. SIEM 系统

安全信息和事件管理(SIEM) 系统收集并分析来自各种来源的日志数据，从而深入了解潜在的敌对活动。Splunk 和 IBM QRadar 等工具在 ICS 环境中被广泛用于关联来自不同 ICS 组件的事件，识别可能表明协同攻击的模式。通过集中和分析日志数据，SIEM 系统增强了组织检测和应对网络威胁的能力。将 SIEM 系统与用于攻击路径模拟的 AI/ML 模型集成，可以根据实时数据实时更新和调整模拟的攻击路径，从而提高模拟的准确性和相关性。

3. 靶场OT场景

OT靶场是工控系统的虚拟再现，可用于模拟、分析和预测系统在各种条件下的行为。通过创建 ICS/OT 环境的数靶场和靶标，用户可以对攻击路径进行详细模拟，而不会危及实际生产系统。AI/ML 模型可以与这些靶场交互，以模拟不同的攻击场景、评估安全措施的有效性并识别潜在漏洞。这种方法允许在受控环境中安全全面地测试安全策略。

4. 自动渗透测试工具或对手模拟

自动渗透测试或对手模拟工具可以与 AI/ML 驱动的攻击路径模拟相结合，以提供对潜在漏洞的更全面视图。这些工具可以模拟对 ICS/OT 网络的真实攻击，测试控制的有效性。AI/ML 模型可以使用这些测试的数据来改进其模拟，并提供对潜在攻击路径的更准确预测。应该注意的是，自动渗透和模拟工具在网络上处于活动状态，应在实时 ICS/OT 网络中谨慎使用。 

对抗性 AI/ML 的下一个前沿

随着人工智能/机器学习在网络安全领域变得越来越普遍，IRTeam认识到攻击者也可以利用这些技术来增强攻击能力。例如，人工智能驱动的恶意软件可以自动适应以逃避检测或优化其攻击策略。因此，最重要的是，要优先主动追捕恶意攻击者，并继续研究针对对抗性人工智能的防御措施，例如强大的机器学习算法和对抗性训练技术，以确保关键基础设施能够抵御这些新兴威胁。