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造成破坏的可能性：对Colonial Pipeline的勒索软件攻击，显示了网络攻击对OT基础设施的潜在破坏力，其攻击可能会导致生产中断、供应链中断，引起的恐慌和不确定性。Gartner称，网络攻击甚至可能会导致人员伤亡。攻击者的支出增加和高议价能力：企业业务每中断一分钟就可能会导致巨额亏损，支付赎金似乎是一个谨慎的选择。由于目标具有重要价值，网络犯罪分子往往会提出激进要求并成功强迫受害者付款。工业4.0中的网络安全不能照搬传统计算环境方案，因为工业网络中设备和相关挑战的数量级要高很多，这为人工智能(AI)和机器学习(ML)提供了用武之地。 人工智能和机器学习可用于构建轻量级端点检测技术，机器学习可以弥补安全团队的不足，帮助监控传入和传出流量，以了解IoT生态系统中的任何行为偏差;人工智能可以帮助发现设备和隐藏模式，同时处理大量数据。这在IoT设备缺乏处理能力，且需要基于行为的检测能力的情况下，是一个不可或缺的解决方案。 同时，人工智能和机器学习技术也是一把双刃剑：攻击者可以将人工智能武器化，以自动执行诸如目标选择或攻击时间之类的任务，以避免被发现。深度伪造、人类模仿和人工智能驱动的密码猜测也成为重要威胁。人工智能和机器学习的滥用是一个令人担忧的趋势，随着其在商业世界中的采用，这种趋势似乎会同步增长。
企业需要特别注意对自身人工智能系统任何的潜在恶意利用。例如，网络犯罪分子已经能够复制Proofpoint电子邮件保护的机器学习模型，并对其进行操纵以允许恶意电子邮件通过过滤器。总而言之，组织必须周详考虑安全相关问题，才能成功开启工业4.0之旅。随着联网设备接管传统技术，如果不借助的人工智能技术，对抗网络威胁将变得越来越困难。
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