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在工業系統中實施入侵檢測需要可見度、彈性和法規遵循
報導摘要

工業控制系統 (ICS) 的網路安全挑戰日益嚴峻,特別是在實施入侵偵測系統 (IDS) 方面。ICS 環境對安全性、可靠性和可用性的要求極高,任何誤報或系統干擾都可能導致生產流程中斷甚至危及生命安全。本報告基於業界專家,包括 Cisco Talos、STV、Rockwell Automation 和 Nozomi Networks 的見解,旨在闡述 ICS 入侵偵測的獨特性、實施中的技術與人員平衡,以及法規遵循對其採用的推動作用。結論強調,ICS IDS 已從單純的防禦工具,演變為增強業務彈性與達成策略目標的關鍵基礎設施。


第一章:ICS 入侵偵測的本質挑戰

工業控制系統 (ICS) 環境與傳統資訊科技 (IT) 網路在運作邏輯與風險容忍度上存在根本差異,這使得在 ICS 中實施入侵偵測成為一項極為複雜的任務。

1.1 ICS 與傳統 IT 環境的差異性

傳統 IT 環境可以依賴入侵防禦系統(IPS)來自動阻擋可疑流量,然而,在運營科技(OT)環境中,此類自動阻斷機制是不可行的。正如專家所言,自動阻擋可疑流量可能會中斷關鍵的工業流程,造成實體損壞甚至引發安全風險。因此,OT 環境主要依賴入侵偵測系統(IDS)進行監測與警報,而非自動化的 IPS 系統。這種對可用性的絕對優先級要求,決定了 ICS IDS 實施時必須採取更為謹慎的被動方法。

1.2 系統安全、可靠性與可用性的優先順序

ICS 環境主要關注提供安全、可靠性和可用性。工業流程的即時性操作對停機或誤報的容忍度極低。任何由於過度檢測或配置錯誤的監控所帶來的干擾,都可能直接中斷生產流程,或在極端情況下危及操作人員的生命安全。這要求 IDS 解決方案必須在提供深度安全洞察的同時,保證不對底層操作技術系統造成任何負面影響。

1.3 專有協定與遺留資產的難題

ICS 網路中普遍存在著兩個巨大的技術障礙:專有協定和遺留資產。許多工業資產可能已經安裝了二三十年,這意味著它們使用了缺乏標準化和文件說明的遺留網路協定。這些協定對傳統的 IT 專注型 IDS 解決方案來說,是完全陌生的「盲區」,難以解析、理解和偵測惡意行為。因此,現代 ICS IDS 解決方案必須具備對數十種開放和專有的 OT 協定(如 Modbus 和 DNP3)進行深度封包檢查(Deep Packet Inspection, DPI)的能力,才能有效地識別異常行為。

工業控制系統 (ICS) 環境中的入侵偵測比傳統 IT 環境中的入侵偵測更為複雜,過度檢測或錯誤配置的監控帶來的任何干擾都可能導致生產流程中斷,甚至危及人員生命。工業流程通常採用陳舊的協議、專有系統和即時操作,這些操作對停機或誤報的容忍度較低,主要專注於在關鍵系統中提供安全性、可靠性和可用性。

另一個難題是ICS入侵偵測的定位,它必須與操作員訓練相平衡。安全人員應調整入侵偵測系統(IDS),以最大程度地減少誤報;而操作員通常是工程師而非網路安全專家,他們應該在操作過程中決定是否等待警報。如果沒有提供明確的培訓,並且與工廠狀況沒有關聯,警報可能會失效,因為它們很可能被忽視或誤解,從而導致對系統的信心喪失。

如果正確實施,ICS入侵偵測可以透過提供對異常流量、策略違規或惡意活動的可見性來保護工業流程,而這些活動可能無法透過其他方式識別。在決定是否使用這項技術時,合規性要求變得越來越重要。歐洲的NIS2框架和美國的CISA指令正在推動企業部署IDS解決方案,重點是幫助企業滿足監管要求,同時增強可見度和彈性。自動化可以過濾常規噪音,並根據關鍵資產影響確定警報優先級,從而進一步減少誤報。這確保操作員能夠專注於最緊急、最相關的威脅


第二章:IDS 實施的雙重平衡術:技術與人員

ICS IDS 的成功實施不僅仰賴技術,更取決於安全團隊與操作員之間的協作,以及對警報情境的準確判斷。

2.1 警報疲勞與誤報的影響

由於 ICS 環境的高度敏感性,安全人員的主要任務是調整 IDS 系統,以將誤報的數量降至最低。過多的誤報或與工廠運作情境不相關的警報,將會導致操作員對系統的信任喪失,進而引發「警報疲勞」(Alert Fatigue),最終導致真正的威脅警報被忽略或誤解,使得 IDS 系統形同虛設。

2.2 CISO 與運營工程師的協作模型

有效的資安回應需要一個明確定義的協作模型,通常體現在事件回應手冊(Response Playbook)中。當 IDS 標記出異常時,資安團隊負責調查威脅,而 OT 工程師則需提供情境,以判斷該事件是惡意攻擊還是單純的設備故障或良性操作變更。這種模型強調了兩者專業知識的結合:資安團隊擅長識別網路基線偏差,而 OT 工程師則對「正常」的操作流程有深厚的理解。

2.3 培訓的重要性:從資安基礎到情境判斷

操作員(通常是流程控制工程師)需要接受特別訓練,以偵測並回應可疑活動。培訓內容應涵蓋工業網路的基礎知識、互依性、以及針對緊急狀況、備份或分區隔離策略的應對情境。

專家們一致認為,「交叉培訓」(Cross-Training)至關重要:資安團隊應熟悉 OT 流程,而 OT 工程師則應具備網路安全的基本知識。實務訓練方法,如情境式演練(Scenario-based Exercises)和沙盤推演(Tabletop Simulations),能夠幫助團隊在解讀 IDS 警報時建立更強大的相互理解和有效的協作。

2.4 提升回應速度的關鍵:情境化與深度 OT 知識

在 ICS 環境中,回應速度對於識別風險、遏制攻擊和最小化衝擊至關重要。回應時間的改善仰賴於將 IDS 警報「情境化」的能力,這需要對 OT 環境有深入的知識。

佛羅里達水處理廠(Florida Water Case, 2021)的案例便是最好的佐證:一名操作員及時懷疑惡意行為,成功阻止了一場針對水處理廠的攻擊。這凸顯了操作員的專業判斷在防禦體系中的決定性作用。同時,鑑於 OT 威脅形勢不斷變化和技能短缺,許多終端使用者選擇尋求外部合作夥伴(如 MSSP)來協助監測,以緩解警報疲勞和錯失真陽性的挑戰。


第三章:IDS 技術的演進與功能

ICS IDS 解決方案的發展是為了克服傳統 IT 工具的局限性,並在不影響工業流程的前提下,提供深層次的網路可見性。

3.1 從邊界防禦到深度可見性

早期的入侵偵測主要集中在網路邊界防禦,但面對日益複雜的威脅,ICS IDS 已經演變為包含多種功能:

  • 深度封包檢查 (DPI): 能夠檢查資料封包的實際內容(Payload),而不僅僅是封包標頭,從而理解工業協定中的命令、流程變數行為和通訊流。

  • 脆弱性映射 (Vulnerability Mapping): 協助組織了解資產的脆弱性狀況。

  • 威脅情報和行為分析: 結合規則基礎的偵測(Threat Feeds)和啟發式基礎的行為分析(Behavioral Analytics),以發現定制化的工業流程影響嘗試。

3.2 工業專用 IDS 的崛起

由於傳統 IT 導向的 IDS 解決方案對 OT 專有協定一無所知,市場上出現了專門針對工業環境設計的 IDS 類別。這些系統專注於:

  • 被動網路監測: 在旁聽模式(Listen-only mode)下運作,分析網路流量的副本,與工廠的機器設備完全隔離,從而物理上無法發送可能擾亂營運的指令。

  • 廣泛的協定覆蓋: 能夠處理工業網路中多種開放和專有協定。

  • 綜合安全功能: 這些工具已不僅僅是 IDS,它們更像是網路安全工具箱,從資產映射到攻擊模式分析,甚至延伸到預測性維護能力。

3.3 被動監測的必要性與實施

被動監測是 ICS IDS 的核心原則。IDS 解決方案透過連接到網路的 SPAN 埠或鏡像埠(Mirror Port)來實現這一點。研究表明,透過這些監測和 IDS 配置,並不會觀察到對網路性能的影響,也不會導致封包丟失或引入延遲。這種「只看不干擾」的方式,保證了操作員要求的正常執行時間與安全性。在將新工具導入 OT 環境時,資安從業人員必須進行嚴格的測試與權衡,確保其優點遠大於潛在風險。


第四章:法規遵循、彈性與 AI 的驅動作用

法規遵循要求的提高,加上對營運可見性與事故回應的需求,正在加速 ICS IDS 解決方案的部署。

4.1 法規遵循的推動力:NIS2 與 CISA 指令

合規性要求在決定是否採用 ICS IDS 技術時變得越來越重要。歐洲的 NIS2 框架和美國的 CISA 指令,正成為推動工業安全成熟度的主要驅動力。這些法規要求關鍵基礎設施部門進行持續監控和事件報告,從而促使企業部署 IDS 解決方案。合規性要求是一個「引爆點」,它推動組織沿著安全成熟度路徑前進,第一步就是實現「可見性」——因為你無法保護你看不到的東西。

4.2 合規性之外的實質效益

雖然合規性是最初的觸發因素,但組織很快發現 IDS 帶來的能力對於實際的網路安全至關重要。IDS 解決方案在 ICS 網路安全中被視為「持續監控」的補償性控制措施,是持續改進的關鍵組成部分。其主要效益包括:

  • 提升資產可見性: 組織可以理解他們擁有什麼、位於何處、如何連接、誰可以存取以及出於何種目的。

  • 持續監控與早期威脅偵測: 能夠在威脅造成損害之前就完成完全遏制。

  • 修補的補償性控制: 當工業系統因任何原因無法修補時,持續監控和強大的網路分區可以被視為重要的補償性控制。

4.3 AI/ML 在 IDS 中的應用與效益

人工智慧(AI)和機器學習(ML)演算法的整合,正在幫助 IDS 技術不斷發展,以提高偵測的準確性和速度,從而減輕資安和營運團隊的負擔。

自動化可以過濾常規噪音,並根據關鍵資產影響確定警報優先級,從而進一步減少誤報。這確保操作員能夠專注於最緊急、最相關的威脅。隨著 AI/ML 對協定理解和流程情境的提升,即使工業流程和控制系統是獨一無二的,AI/ML 也能更好地協助區分良性操作變更與真正的異常或攻擊。

4.4 縱深防禦方法與外部合作

為了應對不斷變化的 OT 威脅形勢,單一 IDS 解決方案不足以提供全面的防禦。專家們建議採用「縱深防禦」(Defense-in-Depth)的方法,將技術、人員和流程結合起來,使攻擊者更難以入侵,並確保風險能被快速緩解。這種綜合方法包括將 IDS 與漏洞管理平台、SIEM 系統以及端點偵測和回應(EDR)系統整合,從而實現端到端的可見性和更快的偵測。


結論:IDS 在工業網路安全中的定位

工業控制系統中的入侵偵測是一個多層次的挑戰,它要求安全專業人員必須超越傳統 IT 的思維模式。 當 IDS 正確實施時,它能夠透過提供對異常流量、策略違規或惡意活動的可見性來保護工業流程,而這些活動可能無法透過其他方式識別。

ICS IDS 的未來是將法規遵循、運營可見性和事故回應這三個驅動力統一到一個連貫的資安實踐中。雖然技術(尤其是工業 IDS 和 AI/ML)可以承擔繁重的偵測工作,但人類的判斷仍然是解釋警報和做出最終決策的關鍵所在。未來的成功取決於 ICS 安全團隊、OT 工程師以及董事會之間的共同理解和策略對齊,將資安視為運營韌性和競爭力的核心要素。


資料來源:https://industrialcyber.co/features/implementing-intrusion-detection-in-industrial-systems-requires-visibility-resilience-and-regulatory-compliance/
 
分析在工業控制系統 (ICS) 環境中實施入侵偵測系統 (IDS) 所面臨的複雜挑戰,包括技術、人員與合規性需求。