יישומי AI מאפשרים שדרוג ביצועים ואבטחת הסייבר למערכות תפעוליות

שילוב של יישומי בינה מלאכותית עם מערכות תפעוליות (OT – ר"ת Operation Technology) אינו מכוון כדי לאפשר למערכת להפעיל תהליכים ולאבטח את המערכות באופן עצמאי. הסיבה העיקרית לשילוב שכזה היא להבטיח בטיחות בתהליכים, ולכן לא סביר להניח שמישהו שיחליף את צוותי הבקרה והאבטחה של המערכות התפעוליות במערכות AI שמנהלות את עצמן.

אמצעי AI יכולים לשפר את היעילות התפעולית, להקטין נזקים עקב תקלות על ידי זיהוי מוקדם, וגם לשדרג את האבטחה

כדי להתחיל את ההטמעה של פתרונות AI, חשוב לזהות את מה שהכי חשוב בארגון שעבורו נדרש להבטיח בטיחות ורציפות תפקודית. אמצעי AI יכולים לשפר את היעילות התפעולית, להקטין נזקים עקב תקלות על ידי זיהוי מוקדם, וגם לשדרג את האבטחה. כאשר שוקלים כיצד ניתן להיעזר במערכות AI עבור מערכות תפעוליות, השאלה הראשונה והעיקרית שיש לשאול היא: אילו בעיות אנו יכולים לפתור עם AI, במטרה להפחית את סיכוני הבטיחות ולשדרג את האמינות ואת האבטחה?

מסייע אך לא משתלט. שילוב AI ב-OT. צילום: אילוסטרציה. Shutterstock

סיכוני אבטחת סייבר: שילוב AI עם מערכות תפעוליות מגדיל את המורכבות ועלול לחשוף את המערכת לפגיעויות חדשות ולהתקפות סייבר. בהיעדר אבטחה של אלגוריתמי AI, התכנים במערכי הנתונים עלולים להגדיל את הסיכון.

איתור אנומליה באמצעות בינה מלאכותית: תהליך זה משלב יכולות לנתח כמויות גדולות של נתונים, במטרה לזהות דפוסים או התנהגויות חריגות שיכולות להצביע על איומי סייבר או תקלות פוטנציאליות.

איכות וזמינות הנתונים: מערכות AI דורשות עבוד נתונים באיכות גבוהה כדי לתפקד ביעילות ולהיות מדויקות ונכונות. בסביבות תפעוליות מסוימות, איסוף הנתונים יכול להיות מאתגר בגלל שימוש בהתקנים ותוכנות מיושנים.

אופטימיזציה של תהליכים: AI יכולה לייעל את התהליכים על ידי בחינה של נתונים תפעוליים, לסייע בזיהוי חוסר יעילות ולהמליץ ​​על שיפורים שעשויים להוביל לתפוקה מוגברת, להפחתת צריכת האנרגיה ולשיפור האיכות.

אמינות ואמון במערכות AI: הסתמכות על AI לגבי החלטות קריטיות בסביבות תפעוליות דורשת רמת אמון גבוהה בטכנולוגיית ה-AI והיא קריטית. חשוב לבחון את הסיכונים הקשורים לכך.

חיזוי כשלים במערכות: ניתן לעבד על ידי מנועי AI נתונים בהיקף גדול, הנאספים מחיישנים ומכונות ייצור, במטרה לאפשר חיזוי מוקדם של כשל, וכך לאפשר תחזוקה יזומה.

קיום פער במיומנויות: נדרש ידע מיוחד ליישום וניהול AI בסביבה של מערכות תפעוליות, והדב יכול להוות מחסום. חשוב לציין שייתכן שהמערכות הקיימות כבר מספקות תשואה סבירה, ואין הצדקה להשקעה במערכות AI.

לסיכום, ישנם יתרונות ברורים לשימוש באמצעי AI – אך זה דורש זהירות וקביעת ציפיות ברמה הנכונה. שילוב Al עבור מערכות תפעוליות לצורך אבטחת סייבר במתקנים עשוי לשפר את גילוי האיומים, להתניע את התגובה לאירועים, לתעדף ניהול פגיעויות ולתרום לחוסן מפני איומי סייבר עתידיים.

כותב המאמר, הוא יועץ ומרצה בתחום אבטחת סייבר למערכות תפעוליות ויו"ר ICS CyberSec⁹ 2025 – הכנס השנתי של אנשים ומחשבים

ICS CyberSec⁹ 2025, שיתקיים ב-לאגו ראשל"צ, ב-8 בינואר 2025, יכלול מרצים מישראל ומחו"ל. לפרטים נוספים והרשמה – לחצו כאן