从检测到预防：利用 InfluxDB 应对网络安全和 IoT 威胁

作者：Suyash Joshi / 开发者
2025 年 2 月 13 日

工业物联网 (IIoT) 中的网络安全常常被忽视，尽管它为能源网、电信网络、工厂、机器人和航空航天等关键基础设施提供动力，而所有这些都是网络攻击和数据泄露的主要目标。一次简单的泄露就可能扰乱基本服务或泄露敏感数据。

那么，我们如何才能领先于不良行为者并主动防御这些系统？在伦敦 2025 年 IoT 技术博览会上，我有机会作为“2025 年物联网网络安全转型”小组的成员讨论这些紧迫的挑战。这篇博客建立在这些见解的基础上，深入探讨了 SecOps，DevOps 的一个专注于安全性的专门分支。

来源：信息物理系统设计 (Wikipedia)

工业能源网系统的假设性 IIoT 架构

1. 传感器和数据安全

• 工业传感器生成实时的温度、电压、压力和网络活动数据。攻击者可以拦截或操纵传感器读数，从而导致数据泄露或操作失败。

示例：在能源网中，篡改电压传感器可能会导致连锁停电。

2. 数据收集、处理和存储

• 事件和指标数据：需要对与传感器和应用程序性能相关的关键事件和指标进行高效的时间序列存储。

• 处理：海量的流数据通常在存储之前进行处理。这可以使用 Telegraf 等开源工具通过 MQTT、SNMP、OPC-UA 和 Modbus 等协议轻松完成，甚至可以使用边缘端的 ML 模型完成。

• 本地与云数据存储和处理：本地存储提供更快的响应时间，这对于气隙环境是理想的选择。云存储提供集中化的可见性，在可扩展性和合规性方面更轻松，并且云供应商被委托处理数据安全、加密等问题。

• 混合设置：充分利用本地和云的优势。例如，InfluxDB 的 Edge Data Replication (EDR)（边缘数据复制）功能确保数据在边缘设备和中心系统之间安全传输和同步，即使在低连接性环境中也是如此。

3. 计算（微控制器到本地服务器）

• 微控制器 (MCU)：处理数据处理和安全执行的低功耗设备。

• 边缘工作站/服务器：用于实时安全决策的现场数据处理，然后再将选择性数据发送到云端。

• 专用网络：关键的 IIoT 基础设施应在专用的、非共享的专用网络上运行，这些网络对员工或外部方不可访问。

• 气隙系统：高度敏感的基础设施应采用气隙隔离，以防止外部攻击。

4. 网络监控和警报（可视化、防火墙和身份验证）

• 实时监控仪表板：使用 Grafana 等工具监控安全威胁和系统异常。
• 网络安全
  • 防火墙和入侵检测系统 (IDS) 用于阻止未经授权的访问。
  • 私有虚拟网络 (PVN) 用于网络分段，以隔离关键基础设施。
• 身份验证和授权
  • OAuth、Keycloak 或 Vault 等开源选项用于保护访问安全。
  • API 凭证安全：轮换密钥，使用最小权限原则，并保护端点。

IIoT SecOps 的 10 个关键要点

• 安全设备访问：永远不要在 IoT 设备上保留默认凭证；实施强大的身份验证机制。
• 网络保护：实施防火墙、VPN 和分段，以防止攻击者的横向移动。
• 24x7 监控和警报：确保实时可观测性，以检测入侵并触发自动修复。
• 利用机器学习：训练模型以检测网络流量和行为异常，并处理攻击，尤其是 AI 生成的僵尸网络攻击。
• 进行安全审计：定期进行红队与蓝队演练，以模拟攻击并改进防御。
• 安全数据传输：加密传感器数据并实施安全的通信协议（TLS、VPN 隧道）。
• 网络隔离和入侵检测：部署 IDS 系统以实现实时可观测性。使用私有虚拟网络 (PVN) 将关键基础设施与非必要系统隔离。
• 补丁管理：定期从官方来源更新固件和软件，以缓解漏洞。
• 法规遵从性：及时了解 IoT 安全法规和行业标准，以确保合规性和道德的数据处理。
• 事件响应计划：建立完善的事件响应计划，以快速缓解威胁、最大限度地减少停机时间并维持业务连续性。

结论和资源

随着 IIoT 的扩展，网络安全风险也随之增加。组织必须采用实时监控、自动化威胁检测和合规性驱动的安全措施，以保护关键基础设施。

InfluxDB 通过实现高效的时间序列数据管理、增强可见性和简化事件响应来支持这些工作。无论部署在本地还是云端，主动的网络安全策略都能确保 IIoT 系统在互联互通的世界中保持安全、弹性和适应性。

其他资源:

1. 关于机器学习处理 IoT 安全的文章
2. NCBI 关于 IIoT 安全的论文
3. NIST IoT 网络安全报告
4. 欧盟网络弹性法案，涉及 IoT 数据安全
5. InfluxDB 的安全详情