レガシーの産業用ネットワーク機器は、最新のセキュリティパッチやシステム更新が適用されていないため、サイバーセキュリティ上の大きなリスクを伴います。これらの古いデバイスには、よく知られた脆弱性であるデフォルトのパスワードや開いた通信ポートが含まれており、サイバー攻撃者に容易に利用される可能性があります。例えば、多くの産業用スイッチやルーターにはユーザーがほとんど変更しないハードコードされたパスワードが設定されており、これがネットワーク防御における弱点となっています。サイバーセキュリティに関する報告によると、産業環境でのサイバー攻撃の約60%が古くなったインフラストラクチャを標的としており、これはアップデートと強固なセキュリティ対策の緊急性を示しています。
ITシステムとOTシステムの収束は、運用効率を向上させるために重要ですが、同時にサイバー脅威へのさらされるリスクも増大させます。IT/OTの収束とは、伝統的な情報技術システムと産業プロセスを管理するために使用される運用技術を統合することを指します。この統合は、セキュリティプロトコルが適切に整備されていない場合、脆弱性につながる可能性があります。事例研究によくあるのは、組織が十分でないITとOTのセキュリティ統合によりサイバー攻撃の被害に遭うことです。これらの脅威に対処するための重要な戦略には、ITの慣行をOTの独自要件に合わせたセキュリティアプローチを開発し、ネットワークインフラ全体にわたって包括的かつ一貫した保護を確保することが含まれます。
外部環境要因、例えば極端な天候や自然災害は、産業ネットワークの信頼性に脅威をもたらします。ハリケーンや洪水などの環境現象がネットワークの運用を妨げ、大きなダウンタイムを引き起こす可能性があります。さらに、人為的なミスや運用上の不備、例えば産業用スイッチの誤った設定などは、ネットワークのセキュリティを大幅に損ないかねません。業界レポートによると、人為的エラーがネットワーク信頼性問題の約30%を占めていることが示されています。これらのリスクを軽減するために、組織は包括的なリスク評価を実施し、継続的な運用を維持し、ダウンタイムを最小限に抑えるための対応計画を策定する必要があります。これにより、ネットワークの信頼性とセキュリティが保護されます。
ネットワークセグメンテーションとゼロトラストアーキテクチャは、産業ネットワークを保護するための基本的な戦略です。ネットワークセグメンテーションとは、ネットワークをより小さな、隔離されたセグメントに分割して潜在的な脅威への曝露を制限し、不正アクセスから機密システムを保護することです。 ゼロトラストアーキテクチャ は、ネットワーク内外のどのエンティティも基本的に信頼できないという原則に基づいています。すべてのアクセス試行が、必要性とアイデンティティに基づいて厳密に検証されます。成功した実装の具体的な例としては、CelonaのAerlocがあり、これは産業IoTシステム向けに統合されたゼロトラスト強制を提供し、ITおよびOT環境が厳格なアクセス制御と継続的な監視を維持することでセキュリティを向上させます。 Celona Aerloc .
最適なセキュリティを確保するためには、産業用ネットワークスイッチやルーターの設定においてベストプラクティスに従う必要があります。これは、サイバー攻撃者が利用できる脆弱性を最小限に抑えるために、不要なサービスを無効にすることが含まれます。定期的なメンテナンス、特にファームウェアの更新やパッチ適用は、既知のセキュリティ脅威に対抗するために重要です。サイバーセキュリティ当局である米国国立標準技術研究所（NIST）は、厳格なデバイス管理プロトコルを推奨しており、安全な構成を維持します。これらの専門家の勧告は、更新のルーチンを確立し、デバイスが進化する脅威に対して耐性を持つようにすることが、産業用ネットワークコンポーネント全体のセキュリティの完全性を維持する上で基本的であることを強調しています。
産業ネットワークにおける継続的な監視は、異常や潜在的なセキュリティ侵害を迅速に検出するために重要です。リアルタイム監視により、組織は脅威を迅速に識別し対処することができ、深刻な損害のリスクを最小限に抑えることができます。効果的なインシデント対応計画には、影響を受けたシステムの隔離、侵害の範囲の評価、回復手順の実施など、明確で実行可能なステップが含まれるべきです。NISTなどのフレームワークを活用することで、堅牢なセキュリティ管理戦略を開発するためのベンチマークとし、サイバー脅威に対する備えと回復力を確保できます。継続的な監視と厳格なインシデント対応計画を統合することにより、組織はセキュリティの完全性と運用の継続性を維持できます。
AIと機械学習のサイバーセキュリティへの統合は、脅威検出能力を大幅に向上させました。高度なパターン認識を通じて、これらの技術は人間のアナリストが見逃す可能性のある異常を識別し、潜在的なセキュリティ侵害の早期検出に役立ちます。産業環境では、AIと機械学習がネットワーク活動から得られる大量のデータを分析するために使用され、不規則性の迅速な特定と対応が可能になっています。予測保守など、実際の適用例は、これらの技術が脅威に対応するのにかかる時間を短縮する効果を示しています。最近の研究によると、AI搭載システムは対応時間を最大60%削減できることがわかり、安全な産業運営におけるその重要性が強調されています。
シングルペアイーサネット（SPE）は、産業環境における安全なデータ伝送のための重要な技術として台頭しています。スリム化されたインフラを提供するSPEは、堅牢な設計によりハードウェアコストを削減しながら高いセキュリティ基準を維持します。伝統的なイーサネットと異なり、SPEは単一のねじれ銅線ペアで動作するため、コスト効果が高く、実装も簡単です。業界はすでにSPEの利点に気付き始め、既存のネットワークにシームレスに統合しながらパフォーマンスを向上させる能力から、その広範な採用が予測されています。産業ネットワークがより良いセキュリティと効率を目指す中、SPEは産業現場での接続性とIoT統合の増加というトレンドに沿った不可欠な要素となるでしょう。
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