网络物理系统的安全性与深度学习的前景：2025年的新挑战与机遇

留学申请微信咨询

微信扫描左侧二维码

或点击下方按钮咨询

本文探讨了网络物理系统（CPS）在各行业中的重要性及其面临的安全挑战，特别是宾夕法尼亚大学研究生Pengyuan Eric Lu在提升CPS安全性方面的研究。CPS的应用涵盖汽车、医疗、建筑及智能电网等领域，随着系统复杂性的增加，确保其安全性和可靠性成为关键。Lu的研究利用深度学习技术提高CPS的安全性，展示了深度学习在关键系统中的潜力。文章还提到，CPS的广泛应用使得网络攻击风险增加，传统的漏洞管理方法难以应对新的威胁。为此，组织需采取全面的安全管理策略，并采取持续威胁暴露管理（CTEM）来优化安全措施。未来，深度学习与CPS的结合将推动智能系统的安全与效率提升。总之，CPS的发展将加速各行业的智能化转型，确保其安全性和可靠性是亟待解决的重要课题。根据文章长度，预计阅读时间为约4分钟。

更新时间：2025年02月24日

更新内容：补充了Gartner报告的主要发现和数据支持，以增强文章的逻辑性和连贯性。

在当今快速发展的科技环境中，网络物理系统（CPS）正逐渐成为各个行业的核心组成部分。2024年8月6日，宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania，宾夕法尼亚大学，2024USNews美国大学排名：6）的研究生Pengyuan Eric Lu在嵌入式计算与集成系统工程中心（PRECISE Center）进行的研究，聚焦于提升CPS的可靠性与安全性，正是这一趋势的缩影。CPS的广泛应用涵盖了汽车、医疗设备、建筑供暖和制冷系统以及智能电网等多个领域，然而，随着这些系统的复杂性增加，确保其在实时反应物理世界时的安全性与适应性成为了一个重大挑战。

Lu的研究利用神经网络修复技术，为深度学习驱动的CPS组件带来了新的安全保障水平。他的工作不仅展示了深度学习在安全关键系统中的潜力，也为未来的技术发展奠定了基础。本文将围绕Lu的研究展开讨论，并结合CPS在各个行业的影响、深度学习在提升CPS安全性和可靠性方面的作用、确保CPS实时安全与适应性的挑战，以及将深度学习模型整合到安全关键应用中的未来影响等多个方面进行深入探讨。

首先，CPS对各个行业的影响不可小觑。根据Claroty于2024年5月15日发布的报告《2024年网络物理系统资产脆弱性管理方法》（Cyber-Physical Systems Asset Vulnerability Management Approaches），电力和医疗保健领域的高风险资产面临着严重的网络安全威胁。研究表明，传统的漏洞管理方法往往只关注企业攻击面的一小部分，忽视了潜在的重大风险。CPS的广泛集成扩大了网络攻击的表面，恶意行为者利用漏洞攻击关键系统，导致了对网络安全行业的极大关注。制造业、公用事业、汽车、农业、工业4.0和航空航天等行业正在整合更智能的资产，包括物联网（IoT）设备，以优化运营。

在医疗领域，CPS的应用改善了患者监测和药物管理，许多工作流程实现了自动化，降低了成本。例如，美国初创公司Precision Neuroscience开发的脑机接口技术，成功帮助患者改善神经系统疾病的治疗。在公用事业方面，城市通过实时数据处理和控制系统优化运营，智能电网收集数据以预测维护需求，提升了能源管理的效率。汽车和交通领域，CPS在生产和售后服务中发挥了重要作用，自动驾驶系统和车联网技术提升了驾驶体验和安全性。

然而，CPS的广泛应用也带来了安全性和可靠性的问题。Lu的研究正是针对这一问题，旨在通过深度学习技术提升CPS的安全性。深度学习在CPS中的应用，能够通过数据分析和模式识别，实时监测系统的运行状态，及时发现潜在的安全隐患。2024年1月2日，科学报告（Scientific Reports）发表的一项研究，由Zhang等人提出了一种基于萤火虫算法和机器学习的无线传感器网络（WSN）与物联网（IoT）安全增强技术，题为《Firefly Algorithm Based WSN-IoT Security Enhancement》，旨在提高入侵检测的准确性。这项研究表明，WSN与IoT的协作系统能够有效地收集和处理数据，但也面临着安全性和可靠性的问题。通过结合机器学习的强大能力和萤火虫算法的优化特性，显著提升了入侵检测的准确性，达到了99.34%的最高准确率。

尽管深度学习在提升CPS安全性方面展现出巨大的潜力，但确保CPS的实时安全与适应性仍然面临诸多挑战。随着数字化进程的加快，CPS的安全性变得尤为重要。网络安全行业因此受到了极大的关注。根据对2313家新兴公司的分析，CPS在多个行业中得到了广泛应用，推动了生产力的提升。然而，网络攻击的风险也随之增加，恶意行为者利用漏洞攻击关键系统，导致了对网络安全行业的极大关注。

在确保CPS实时安全与适应性方面，组织必须采取全面的暴露管理方法，关注环境中的“定时炸弹”。即使他们能够解决所有9.0以上CVSS漏洞，他们仍然会错过近40%的最危险威胁。Gartner在2024年发布的报告《2024年网络安全趋势：从防御到响应》（2024 Cybersecurity Trends: From Defense to Response）指出，安全领导者始终在寻找改进框架和工具以降低网络安全风险，包括从单纯的预防性方法转向更成熟的、增强战略的预防控制与检测响应能力。报告强调，随着数字化速度的加快，传统的攻击面管理方法已无法跟上，组织无法修复所有漏洞，也无法完全确定哪些漏洞的修复可以安全推迟。因此，持续威胁暴露管理（CTEM）成为一种务实有效的系统性方法，能够不断优化优先级，平衡两者之间的极端情况。

展望未来，将深度学习模型整合到安全关键应用中将产生深远的影响。随着机器学习工具的快速发展，新的工具和技术不断涌现，以简化ML模型的开发、部署和管理。合适的工具可以显著提高ML项目的效率，从数据预处理、模型训练到评估和部署。未来的机器学习工具将与其他技术（如深度学习、物联网和量子计算）更紧密地集成，算法和模型的进步将使得机器学习变得更加高效和可解释。

总之，CPS的不断发展和应用正在推动各行业的智能化转型，未来将更加普及和互联。Lu的研究不仅展示了深度学习在安全关键系统中的潜力，也为未来的技术发展奠定了基础。随着CPS在各个行业的广泛应用，确保其安全性和可靠性将成为一个亟待解决的重要课题。通过不断探索深度学习与CPS的结合，我们有望在未来实现更安全、更高效的智能系统。

参考资料:

大家都在问的问题：

问题1: 什么是网络物理系统（CPS），它在各个行业中的应用有哪些？

网络物理系统（CPS）是指通过计算、网络和物理过程相互作用的系统。它们在多个行业中得到了广泛应用，例如在汽车行业中，CPS用于自动驾驶系统和车联网技术提升驾驶体验和安全性；在医疗领域，CPS改善了患者监测和药物管理，降低了成本；在公用事业中，智能电网通过实时数据处理优化运营。这些系统的集成使得各行业的智能化转型成为可能。

问题2: Lu的研究如何提高CPS的安全性？

Lu的研究利用深度学习和神经网络修复技术，旨在提升CPS的安全性。这些技术通过数据分析和模式识别，实时监测系统的运行状态，能够及时发现潜在的安全隐患，从而为深度学习驱动的CPS组件提供新的安全保障。这种方法展示了深度学习在安全关键系统中的潜力，能够有效应对CPS日益复杂的安全挑战。

问题3: 在确保CPS实时安全与适应性方面，组织应该采取什么措施？

组织在确保CPS的实时安全与适应性方面，应采取全面的暴露管理方法，关注环境中的潜在威胁。这包括识别和修复高风险漏洞，采用持续威胁暴露管理（CTEM）的方法，以不断优化优先级并平衡安全性与可用性之间的极端情况。随着网络攻击风险的增加，组织必须对其安全策略进行动态调整，以应对不断变化的威胁环境。

问题4: 深度学习在CPS中的应用面临哪些挑战？

尽管深度学习在提升CPS安全性方面展现出巨大的潜力，但仍面临诸多挑战。这些挑战包括需要实时处理大量数据以确保系统的安全性和可靠性、深度学习模型的准确性和可解释性、以及与其他技术（如物联网和量子计算）的整合等。此外，组织必须确保其深度学习模型能够适应快速变化的环境和威胁，从而保持有效性。

问题5: 未来深度学习工具的发展将如何影响CPS的安全性？

未来深度学习工具的快速发展将显著影响CPS的安全性。新的工具和技术将简化机器学习模型的开发、部署和管理，提高项目的效率。同时，深度学习与其他技术（如物联网和量子计算）的紧密集成，将使得算法和模型的进步更加高效和可解释。这将有助于提升CPS的安全性，为实现更安全、更高效的智能系统奠定基础。

*简介与问答内容由续航AI小助手根据文章内容总结发散，仅供参考，如有冲突请以正文内容为准

【独家稿件声明】本文为美国续航教育（Forward Pathway LLC，官网地址：www.forwardpathway.com）原创，未经授权，任何媒体和个人不得全部或者部分转载。如需转载，请与美国续航教育联系；经许可后转载务必请注明出处，违者本网将依法追究。

美国续航教育总部位于美国加利福尼亚州洛杉矶，同时在中国上海和深圳设有续航教育分部。续航教育自2013年成立以来，致力于研究中美之间的文化教育发展与趋势，提供最专业的美国留学一站式服务，获得美国国际招生协会AIRC及国际教育顾问委员会ICEF的双重认证。

美国招生协会
AIRC权威认证