工业控制系统网络安全风险评估方法

引言

工业控制系统大范围地服务于能源、电力、制造等关键领域，是保障国家基础设施正常运转的关键要素。在信息技术跟工业系统深度融合的大趋势下，网络安全问题不再是单一层级的防护挑战这般简单，而变成了全局化、体系式的难题。攻击的路径往往比较隐蔽并且形式多样，波及范围广泛，需建立科学合理的风险评估机制作为前置支撑模块。在此背景下 ，深度分析工业控制系统网络安全风险的评估手段，有着重要的理论价值与实际应用意义。

一、工业控制系统网络安全风险评估的必要性

（一）强化工业系统的网络安全基础认知

工业控制系统作为关键基础设施不可或缺部分，其网络安全风险体现出高度的复杂程度与系统特性。伴随信息化与自动化程度的递进，工业系统越来越借助网络通信实现设备控制以及数据传输，网络边界的开放特性让其遭受多种攻击手段威胁。作为安全管理起始阶段的风险评估，不只能辅助识别潜在的风险，也可剖析各类薄弱点给控制系统运行造成的影响，查明系统运行中可能碰到的破坏方式及后续影响，从而为安全防护给出科学依据 [1]。系统性与流程化的风险评估，对推动工业网络安全从被动防守走向主动治理起着关键作用。

（二）支撑高价值资产的安全防护策略制定

工业控制系统运行的环境对可用性与稳定性要求极高，如电力、公共交通、石油化工等关键行业，一旦受到网络攻击，将造成生产停滞、经济产生损失，甚至导致公共安全事故。通过风险评估程序，能够有的放矢地识别系统中的关键资产及重要业务流程，评估其面临威胁的程度大小，进而得出资产优先顺序排列。基于此引领安全资源有效配置及防护策略动态革新，确保高风险区域得到优先加固。风险评估期间的分析结果，能作为企业开展等级保护、合规审查以及事故溯源的技术佐证，作为促进资源优化与安全管控协同发展的重要途径。

（三）适应网络威胁态势的动态演变趋势

网络安全威胁具有持续转变、智能化且隐蔽性极大的属性，开放性架构的工业控制系统更易成为攻击的目标。传统静态安全防护机制难以周全覆盖复杂攻击路径及变异攻击行为。实施风险评估能周期性重新考量系统安全态势，也可依据新冒出的攻击手段或漏洞灵活调整防护策略。通过持续实施的监测与反馈机制，采用风险评估方法，可生成可循环、可转化的动态防御体系，增强系统对未知威胁察觉的敏感度及应对速度，从而构建起面向未来具有高适应性的网络安全架构。

二、工业控制系统网络风险评估的现状分析

（一）缺乏行业标准化与统一评估框架

当前大部分工业企业进行风险评估面临标准不相符、方法各别的困境。就算国际和国家层面连续发布了若干网络安全指引与规范，但由于行业需求存在差异以及实施成本有约束，评估执行的深度和广度差异十分明显。部分企业依靠传统 IT 系统评估方法套入到 OT 环境，导致关键风险被低估进而被忽视。评估内容未将工业协议、实时控制逻辑、通信冗余结构等特性纳入覆盖范围，无法全方位展现系统实际风险状况。因此，构建一套兼具契合性与可运作性的标准化评估方案已经成为行业发展急切需要解决的事情。

（二）风险数据获取渠道不畅与质量不高

工业控制系统跟传统 IT 系统比起来，其通信协议封闭、日志记录机制有欠缺，导致风险评估阶段数据支撑方面不足。如网络流量、资产清单、漏洞库这类关键评估数据，往往分散在多个独立系统当中，数据格式繁杂多样、更新频率不统一，明显降低评估结果的准确性与时效水平。同时，因系统连贯运行要求受限，若干企业对数据采集存在着顾虑，忧虑干扰正常生产运转，又弱化了数据采集的范围与深度。这种信息透明度不足、数据质量差的现状，抑制了评估方法智能化发展，还削弱了安全防护策略的针对性。

（三）风险评估执行流程碎片化与响应滞后

许多工业企业在风险评估操作实践时没有系统化流程管理机制，评估工作一般被当作针对审计或检查的临时做法，欠缺持久连贯性与闭环反馈能力 [2]。各评估环节之间未形成有效衔接，从资产识别到威胁建模再到风险应对，大多呈现孤岛化状态，难以形成连贯的逻辑流程。同时，由于响应机制存在滞后情形，评估结果无法迅速助力安全策略实现调整，实际安全管理依旧陷入被动。评估结果跟安全运营、事件响应等体系未形成高效联动，削弱了整体安全保障的协同能力与反应敏捷度。

三、工业控制系统网络安全风险评估的应用路径

（一）构建面向工业场景的风险建模体系

构建契合工业控制系统（ICS）真实环境的风险建模体系是实现网络安全有效评估的关键环节。在构建风险模型的阶段，需要对整个工业流程里的资产做全景梳理，明确各项资产的功能定位、安全等级、依赖关系与通信路径，尤其要识别关键设备与高价值数据节点。基于这一基础，形成“资产—业务—控制”三维关联图谱，可开展潜在网络威胁与业务影响的绑定分析，构筑覆盖网络层、应用层及物理层的纵深风险评估框架体系。结合攻击向量、设备脆弱情形和工艺容错限度的综合分析，协助安全团队识别高风险轨迹与潜在攻击纽带，促成后续防护策略精准落地。如此构建而成的风险建模体系具备高度现实适配性与业务关联性，能更周全地呈现 ICS 运行进程中的脆弱面，提升整体安全评估的科学性和针对性。

（二）引入智能化评估算法提升分析效率

传统人工主导的风险评估方式在面对大规模、复杂系统时效率低下，且易受评估者经验限制。通过引入基于人工智能与机器学习的算法模型，可对历史攻击事件、设备运行数据、异常行为特征等进行深度挖掘与模式识别，构建自适应的风险预测模型。这些智能算法可用于自动识别异常趋势、漏洞传播路径、潜在攻击链条，从而提升风险识别的时效性与准确率。评估系统还能基于风险等级动态调整优先级，为学生、管理者或系统维护人员提供操作建议与响应方案，推动风险管理体系朝智能化、协同化方向发展。

（三）实施分层分域的风险评估部署策略

鉴于工业控制系统表现出的多样性及层级式结构，单一维度的风险评估难以符合全局安全需求。应通过分层分域途径，开展风险评估部署于感知层、控制层、执行层等关键节点上，形成跨越全系统生命周期的纵深式评估模式 [3]。各个评估单元参照功能及接口定义，形成自上而下、自下而上的双向评估路径，实现局部风险与系统性风险的协同识别。在此基础上，通过横向把不同区域的评估数据进行整合，完成多源信息聚合与统筹分析，为企业安全运维决策提供全景视图。这种分散式、闭环状的风险评估路径，可助力系统整体安全水平及可控性的提升。

结束语

综上所述，工业控制系统的网络安全风险评估作为保障关键基础设施安全运行的核心手段，正逐步由传统静态模式向动态、智能、可持续的方向演化。面对日益复杂的网络威胁与系统结构，构建适应工业特点的评估模型、提升数据驱动的分析能力与建立完整闭环的评估体系，是未来工业网络安全管理的核心任务。只有通过科学、系统、智能的风险评估方法，才能真正实现工业控制系统的韧性防护与安全可持续发展。

参考文献

[1] 杨向东, 马卓元, & 赵首花. (2017). 工业控制系统信息安全风险评估研究与分析. 网络空间安全 (8), 3.

[2] 夏楠 , 郭燕慧 . 基于工控系统的风险评估及隐患主机识别 [J].2012.

[3] 尹肖栋 , 严丹 , & 赵一凡 . (2018). 论工业控制系统网络安全风险评估试点工作 . 软件 , 39(9), 3.