提高工业机器人数据的利用率需要一个网络安全策略

工业机器人生成数十亿数据点，可用于测量和优化机器人性能，提供预测性维护和推动高级分析。

随着制造企业部署远程访问、编程和监测工具以及预测性维护解决方案，工业部门的数字化无疑正在增加——自covid - 19爆发前以来一直如此，但最近大流行的运行条件进一步推动了这一趋势。

根据Deloitte在2020年制造业的调查报告，该制造业每年都在当时生成约1,812个矮子的数据，而不是通过通信，金融，零售和其他几个部门产生的数据。

此外，制造商对使用人工智能和机器学习实现智能生产、提高业务运营和决策过程表现出极大兴趣。德勤的调查显示，93%的制造企业认为人工智能将是推动该行业增长和创新的关键技术。

数字化和人工智能带来了机遇，但也带来了一定程度的网络安全风险，因为从边缘到云乃至更远的地方，越来越多的数据被收集和处理。行业领导者如何确保数据安全?在网络安全方面，业主运营商应该从供应商那里寻求什么?

由奥萨罗的机器学习系统提供动力的机器人选择消费品。信贷:OSARO

监管,兼容的情报

传统的工业自动化系统不足以适应环境的变化，达到复杂物料处理任务时的主要​​障碍，德里克·普利德莫尔（Cener）和CEOOSARO这是一家专注于工业和仓库自动化应用中的机器人视觉的机器学习公司。

“我们的客户希望机器人在每500万次中做一些稍微不同的事情，而不是一个机器人执行同样的任务500万次，例如在物料搬运应用运行在传送带上。你需要人工智能才能做到这一点，”普莱德莫尔说。

OSARO系统将机器学习应用于关于环境和机器人动作的视觉信息。通过将视觉数据与机器人的位置联系起来，并应用机器学习算法，可以训练机器人更有效地移动和抓取物体，优化性能并改善业主和经营者的底线。这涉及到通过云基础设施定期移动数据，而云基础设施是“非常完善和复杂的”。

GDPR是一套严格的数据保护法律，由欧盟制定，旨在确保数据隐私和安全。Pridmore指出，OSARO解决方案是符合gdpr的，这意味着，例如，客户可以要求OSARO在任何时候收集的任何个人数据都可以检索和删除。

所有者-经营者也可以要求他们的数据不用于OSARO的机器学习模型，但这还没有发生，因为这首先违背了投资人工智能的目的。“从来没有人这样做过，因为收集和处理视觉数据的全部意义在于你希望你的机器人学习，”普里德莫尔解释说。

安全性，互操作性和可用性

在安全性、互操作性和可用性之间取得正确的平衡是很重要的，Kyle McMillan说，他是研发专家和产品和解决方案安全专家西门子．

“最安全的系统是一个根本没有接口的系统，但那不是一个有用的系统。因此，我们找到方法安全地将信息带出现场，而不是将其关闭并锁在一个柜子里。”麦克米伦说。

西门子的“深度防御”(DiD)概念是该公司工业安全方法的关键特征。DiD为控制系统组件提供了基于工业安全标准IEC 62443的全面数据保护策略。IEC 62443是为供应商、系统集成商和业主-运营商开发的，它是业主-运营商通过工厂访问、网络访问和系统完整性的潜在风险导航的一个有用的起点。

除了DiD，西门子还是“信任宪章”(CoT)的创始成员，该组织由全球领先的公司组成，主要有三个目标:保护与个人和公司相关的数据;防止对人员、公司和基础设施造成损害;以及，为推动数字化信心建立可靠的基础。CoT的其他成员包括IBM、戴尔科技(Dell Technologies)、思科(CISCO)和三菱重工(Mitsubishi Heavy Industries)。

麦克米兰鼓励所有运营商与能够提供网络安全服务和教育资源的强大网络安全合作伙伴合作。此外，所有者-运营商需要了解其业务的基本网络安全风险，并确保通过采取措施解决这些风险，如设置特定数据集的限时访问，并确保所有安全软件补丁和更新已经安装。

“网络安全的大部分工作都是平凡的，日常网络卫生。就像刷牙一样 - 这是你每天花时间的东西，你不一定告诉别人的东西，但你做到了很重要．对这些网络安全卫生活动的投资对保持良好的安全态势至关重要，”麦克米兰说。

OSARO的机器学习软件，显示抓取点和一个机器人手臂挑选清晰的塑料碎片。信贷:OSARO

绝大多数正常数据

工业机器人产生的所有数据的最终产品都有可能变成一场数字海啸，所以将重要数据从你的机器人提供的持续的“我很正常”状态更新浪潮中分离出来是很重要的，艾琳·佩特里克(Irene Petrick)说英特尔．

“你不会想要处理大多数‘我很正常’的数据。您想知道什么时候事情不正常，什么时候发生了异常。我们在它从源头传输之前做了大量的预处理，”皮特里克说。

人工智能在这里可以发挥真正的作用，无论是将数据置于环境中，从持续的背景噪声中提取关键信息，还是从发送到云端的数据中剥离所有识别元数据。

“网络安全必须在整个堆栈中和整个数据生命周期发生。For owner-operators that are not doing this now, there’s a tremendous learning curve, but my suggestions would be to understand the data that really matters, understand how to anonymize that data from its context, understand how to transmit it safely, and how to recognize when that transmission has been compromised,” advises Petrick.

注意到数据安全是“每个人的责任”，皮特里克补充说:“不幸的是，工业领域的大多数工作者至少没有基本的工具，有时甚至没有意识到这些网络安全漏洞是什么。因此，随着我们不断向网络和软件定义的业务发展，我们必须进行重大的培训。”

西门子工厂自动化部门控制器产品经理Luis Narvaez说，网络安全对于供应商、系统集成商和业主运营商来说是一个持续的过程。

网络安全系统可以保护你的数据从工厂到云，然后再回来。信贷:西门子

“网络安全是一种持续的努力，涉及持续改进，评估和实施。这不仅仅是安装，例如边缘设备并走开。黑客社区正在不断发展，他们会发现闯入成熟设备的方法，“Narvaez说。

Narvaez建议所有运营商评估他们供应商的网络安全功能，寻找默认启用的安全。”在当今时代，有很多工具和特性可以帮助保护您的系统。所以，如果有什么值得注意的，那就是确保你的供应商跟上进度，继续评估自动化供应商提供的解决方案和安全特性。”

在大多数情况下，优化机器人性能所带来的好处远远超过安全漏洞和勒索软件攻击所带来的停机时间和成本。在基本维护或工程流程中添加一些与安全相关的步骤，可以帮助提高对维护严格的网络安全制度重要性的总体认识，同时保护您的生产流程免受与网络和勒索软件攻击相关的风险。

“如果你不锁门，那就没有任何意义。类似地，我们应该抱着与安全特性交互而不是绕过它们的心态，这样我们才能更快地到达B点，这一点很重要。如果你不这样做，你可能会让这扇后门敞开，”Narvaez警告说。