Tuotantoverkkoympäristön kyberturvallisuuden parantaminen tekoälyyn perustuvilla ratkaisuilla

Abstract

Energiateollisuuden kybertietoturvallisuus on tärkeä aihe, sillä energiayhtiöt ovat erittäin riippuvaisia tietojärjestelmistä ja tietoliikenneverkoista toimiakseen tehokkaasti. Kasvava tietomäärä ja verkkoihin liittyvät haasteet, kuten haittaohjelmat ja tietomurrot, tekevät energiateollisuuden kybertietoturvallisuuden ylläpitämisestä entistä haastavampaa. Koneoppiminen ja tekoäly ovat kasvavassa roolissa energiateollisuuden kybertietoturvallisuuden kehittämisessä. Nämä teknologiat mahdollistavat kerätyn tiedon nopean analysoinnin ja poikkeavuuksien havaitsemisen verkon liikenteessä, laitekannassa ja ohjelmistoversioissa. Tällä tavalla tietoturvauhkia voidaan havaita nopeasti ja estää niitä aiheuttamasta suurempaa haittaa energiateollisuudelle. Tutkimuksessa arvioitiin Microsoft Defender for IoT- ja Nozomi Networks -ratkaisuja energiayhtiön kybertietoturvan parantamiseksi. Tutkimuksen tavoitteena on kehittää tehokkaita, luotettavia ja kattavia menetelmiä parantamaan energiayrityksen tietoturvaa. Molemmat ohjelmistot hyödyntävät koneoppimista ja tekoälyä. Testitapaukset laadittiin NIST:n suositusten pohjalta, jotta voitaisiin paremmin ymmärtää, kuinka kyberturvallisuuden ratkaisut toimivat käytännössä ja kuinka tehokkaasti ne havaitsevat tietoturvauhkat. Testien perusteella suosittelemme energiayhtiöille Nozomi Networksin ratkaisua, sillä se on yhteensopivampi OT-arkkitehtuurin kanssa ja mahdollistaa kustannustehokkaan verkkoliikenteen monitoroinnin.

Cybersecurity in the energy industry is an important topic, as energy companies are highly dependent on information systems and telecommunications networks to operate efficiently. The increasing amount of data and challenges related to networks, such as malware and data breaches, make maintaining cybersecurity in the energy industry increasingly difficult. Machine learning and Artificial Intelligence (AI) are playing a growing role in the development of cybersecurity in the energy industry. These technologies enable the rapid analysis of collected data and the detection of anomalies in network traffic, device inventory and software versions. This way cybersecurity threats can be quickly detected and prevented from causing greater harm to the energy industry. The aim of the study is to develop efficient, reliable, and comprehensive methods to improve the cybersecurity of energy companies. Microsoft Defender for IoT and Nozomi Networks solutions were selected for the study because both of them are based on machine learning and AI. These solutions enable the rapid detection of cyber-security threats and prevent potential attacks before they cause damage. Test cases were developed based on the recommendations of the National Institute of Standards and technology (NIST) to analyze the operational benefits of improving cybersecurity in the energy industry. Test cases help to understand how solutions work in practice and how effective they are in detecting cybersecurity threats.