工业控制系统正在与大数据融合

在过去的10年里，由于技术创新和工业物联网(IIoT)的进步，工业自动化已经演变为由大量数据驱动。随着所有工业数据都通过网络路由，网络的互联性不断增长，威胁场景不断升级，隔离和保护工业控制系统(ICS)平台免受外部和内部威胁变得越来越困难。

网络安全方法需要围绕大数据方法进行设计，以提供关于网络流量和数据包行为的运行时情报，以保护组织免受威胁和攻击。商业智能(BI)解决方案用于关注内部结构化数据和基于规则的分析，并处理这些信息以支持企业内部的决策。大数据旨在增加可分析数据的范围和种类，从而增加上下文和见解，从而实现更好的决策、流程优化和安全意识。

大数据以可预测和直接的方式扩展规模和速度，因此业务分析报告工具可以有机增长。速度是这个过程的关键。为了缩短获得可操作结果的时间，大数据可以提供一个优势，它可以增加实时视图功能，使运营、工程和管理人员在日常情况下更加敏感。

大数据方法

原始数据没有多大用处，除非它被转化为知识。需要对数据进行分析和应用，以造福决策者、行业部门和网络架构。对这一需求的响应是基于软件的分析和决策工具，适用于工业运营管理解决方案。有了大数据的观点，公司可以将他们收集的数据数量可视化，以推动产品和流程的改进。

任何利用ICS数据的大数据架构的基础都是历史记录和补充历史记录的基础设施，以提供实时数据，以便将数据聚合和表示到用于大数据分析的处理平台。不可忽视的是，需要有一个可靠的传感器数据基础设施，它集成在设备和系统中，为大数据分析提供连接。

大数据实施和架构必须确保传感器的通信基础设施足够复杂，以允许对事件进行法医调查。网络和职能业务单元决定大数据。随着越来越多的部门使用这些基于信息的资源，将产生更多的数据，这可以为企业提供优势。

随着数字平台在工业领域的部署越来越多，例如现场总线(被视为帮助工业设施实现效率和成本效益大幅提高的关键工业自动化技术)，工业数字平台的下一个演变是为工业设施提供连接和创造额外价值的新方式。这个资本密集型行业拥有非常关键的长生命周期资产，需要在整个使用寿命内进行大量监控和维护。

正如企业选择现场总线数字解决方案是为了通过最大化工厂设备和设施的可用性来提高生产率和降低总拥有成本(TCO)一样，选择大数据平台也是如此。大数据平台旨在为来自这些高价值资产及其操作流程的数据宝库带来新的价值，将为生产力提高和工业信息化服务的新时代创造条件。

公司和解决方案提供商应该一起努力了解工作环境，以确保他们能够处理大数据和非结构化数据的复杂性，这些数据存在于许多组织中。将会有大量的操作员日志、网络日志、事件日志和来自网络监控流和包级分析的元数据，这也为越来越广泛的网络攻击提供了实时监控、情报和事件响应。

网络态势感知

通过收集实时数据来持续监控操作系统数据流量，将允许通过机器学习建模能力检测不熟悉的活动。这为所有者和网络安全审计人员提供了前所未有的检测能力和可见性，无论它是网络攻击、操作故障还是事件。捕获和分析解决方案允许实时捕获和分析流经网络的每个数据包。数据包协议层可以被分解，以确定每个数据包的目的地和细节。

通过分析每个数据包，可以开发正常的流量模式，从而提高检测偏差的发生概率。大数据环境存在一些安全挑战，应该通过使用能够跟上非关系数据库不断发展的安全解决方案、自动化数据传输的安全措施、确保高发生率的数据信任、来源和准确性验证、针对与数据挖掘相关的不道德行为的措施、访问控制加密以及可以管理大量数据的详细审计流程来缓解这些挑战。

大数据的六大好处

ICS供应商或ICS解决方案提供商能够展示聚合不同数据源的能力，并通过分析来识别易于实施的模式，并允许最终用户做出更好的决策，这将为竞争和增长确定新的基线，为世界经济创造重大价值。实施大数据解决方案可能很困难，因为必须从许多远程站点、传感器和系统收集信息，并且可能需要相当大的成本、时间和工程专业知识。

大数据可以用于:

• 使信息更加透明
• 获得更多详细的性能信息，以促进创新和提高质量
• 利用完善的分析，将风险降至最低，并发现原本不可见的见解
• 在受控的实验环境中实施理论并分析结果，以指导投资决策
• 通过包括自动化和分析在内的实时操作中心增加员工，增加风险管理，最大限度地减少停机时间，从而减少15%的人员编制，增加5%的产量。
• 彻底改变供应链管理、需求预测、综合业务规划、供应商协作和风险分析。

缺乏知识，信心不足

并非所有人都接受数据分析的理念及其好处。在最近的一项调查中，超过四分之一的受访公司表示，他们在未来几年内没有任何投资大数据和/或物联网的计划。

一些受访者指出，他们没有足够的知识来证明与这项技术相关的成本是合理的。还有人说是缺乏资源和时间。超过一半的受访者表示，他们已经有了具有成本效益、可靠的系统来确保安全和成功，他们的公司在没有大数据的情况下也在发展。

虽然支持者吹捧大数据是可以改善运营的巨大知识财富，但怀疑论者认为大数据在没有足够防御层的情况下扩大了网络安全攻击面。

利用大数据提高效率的一个挑战是部署强大的可视化，捕捉所有可用数据，允许多结构和迭代发现，从而在不需要定向查询的情况下揭示信息。

Anil Gosine他是CFE媒体内容合作伙伴MG Strategy+的全球项目经理。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

关键词:大数据，工业控制系统

大数据以一种可预测和直接的方式扩展，因此业务分析报告工具可以有机增长，速度对这一过程至关重要。

任何利用ICS数据的大数据架构的基础都是历史记录和补充历史记录以提供实时数据的基础设施。

提供强大的可视化是利用大数据提高效率的一个挑战。

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作者简介

Anil Gosine在工业领域拥有超过18年的施工管理、运营和工程经验，主要专注于美国、加拿大和中美洲的电气、仪器仪表和自动化过程和系统。他在公用事业行业有超过11年的经验，负责工程、实施和管理广泛的项目，在该行业领域内利用广泛的产品和控制系统技术。Anil是多个专业组织的活跃成员，并独立参与基础设施开发、工业自动化设计和实施、数据分析和网络安全流程的行业论坛和技术委员会。Anil是MG Strategy+全球工业项目的全球项目经理，并领导战略效率联盟安全工作组，特别关注ICS和安全情报和分析的网络安全指标、威胁、漏洞和缓解策略。

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