管理工业物联网(IIoT)环境的企业很快就会不堪重负。数以万计的内部和外部IoT端点可能导致数据爆炸，很快就会出现一些挑战，包括IoT网络扩展、缺乏支持以及缺乏数据保护和安全性。主要管理层的制造业生产力处于历史最高水平“第四次工业革命”揭示了制造业生产力的显着提高，这与政治风和花言巧语无关，而是与物联网、数据相关和分析。自1920年以来，制造业生产率持续增长，这主要归功于运营基础的改善，以及最近的智能运营和物联网。在您的工厂中，数据不仅来自车间，还来自整个供应链中的外部客户。因此，制造商必须实施新的协议和预防措施，并实施新的质量控制措施。工业物联网(IIoT)的巨大风险IIoT技术已被引入现代工厂和车间，显着提高了生产力、数据可见性和可预测性。但与此同时，高连接性为工业间谍活动的破坏和入侵打开了大门。但是，好处是显而易见的。忽视潜在优势的企业可能面临竞争威胁。面对这些挑战，在确保安全和隐私的同时采用IIoT技术的最佳方式是什么？在这个IIoT环境中，数据中心发生的事情与工厂车间发生的事情有着千丝万缕的联系。工业间谍活动和窃贼需要隐蔽的策略和当面的诡计，但随着风险重点已转移到数据中心，情况已不再如此。因此，虽然物联网的好处无可争议，而且技术仍然存在，但风险和漏洞也同样存在。最近有媒体警告称，僵尸网络将利用安全性差的物联网设备进行DDoS攻击。这种性质的行为者可以使用制造业中易受攻击的物联网设备充当代理并为网络攻击路由恶意流量。降低风险解决此类漏洞的一种重要而简单的方法是识别网络上的所有物联网设备，并确保它们安装了最新的安全补丁。借助补丁管理软件，可以轻松完成此任务。在部署补丁管理时，请记住并非所有工业网络设备供应商都考虑到安全性，一些IIoT设备甚至可能无法打补丁。为补丁管理协议提供适当的源代码，以评估设备安全性和可打补丁性。当不断增长的数据量排除了人工审计或监督并且无法预测风险的数量和类型时，其成功的关键是将可预测性带回环境。预测性数据管理带来两个好处：首先，它允许更优化的供应链，更好地洞察客户现在和未来的需求，并从客户和运营的角度更好地控制制造过程。其次，预测性数据管理可以减轻这些风险和漏洞。管理IIoT还始于了解扩展的工业网络不仅包含数万个内部IIoT端点，还包含扩展的全球供应链中每个客户和每个供应商的端点，这会带来潜在的巨大挑战。.自1990年代以来，手动处理网络库存一直是不切实际的。自动化硬件和软件资产跟踪器至关重要，但更重要的是，它是基于云的，并且能够适应日益全球化的制造业。IT专业人员的时代已经结束，制造商必须承认IT并不总是成功的最终仲裁者。非IT管理将使用扩展的工业网络资产数据作为制定关键决策、管理和优化供应链以及创建满足需求的生产环境的关键要素。了解网络端点的位置、它们的作用以及它们是否正常工作的好处超出了网络管理和降低成本的范围。这些信息可以为生产模式和扩展供应链的运作方式提供新的见解。IIoT最佳实践为IIoT环境实施最佳实践以降低风险和漏洞包括：补丁管理。如上所述，避免安全漏洞的最简单方法常常被遗漏，而许多更大、成本更高的数据泄露可以通过基本的自动化补丁管理来避免。恰当的例子：Equifax2017年的数据泄露部分是由于缺少补丁。预测性管理环境。可以采取更积极的方法在漏洞变得更严重之前发现漏洞。远程库存。面对越来越多的物联网端点，保持活跃且不断更新的清单对于避免丢失端点至关重要。质量控制和管理。不仅在企业内部，而且在所有贸易伙伴中实施物联网云计算的质量控制和管理。加密并防止破解。工业物联网(IIoT)的端点很少像台式计算机、服务器和路由器那样受到关注。防止轻松破解，如开启TCP/UDP端口和串口、未加密通信、开启密码提示等。网络安全。除了工业物联网(IIoT)设备本身，通过实施强大的双因素身份验证来保护连接它们的网络，首先是用户名和密码，然后是电子生成的SMS、Google身份验证器或电子邮件。当然，应始终应用适当的加密协议。物联网现在已经到了一个临界点，风险也越来越明显，尤其是在制造业。幸运的是，它们是可以预测和管理的，因此仍然可以充分发挥物联网的潜力。
