לאור המצב הנוכחי של התכנסות IT ו-OT וסיכוני אבטחת הסייבר הרבים הקשורים בה, מומלץ לחברות לחזק באופן מקיף את אמצעי האבטחה בכל ההיבטים, כולל ניהול, טכנולוגיה ותפעול. מבחינה טכנית, עליהם להתמקד בשלושה תחומים עיקריים: טכנולוגיית אבטחה בסיסית, נתונים ומודעות מצבית. ארכיטקטורת אבטחת ה-IT וה-OT מוצגת בארכיטקטורת אבטחת ה-IT וה-OT 3.
התמקד בטכנולוגיית האבטחה הבסיסית
בהתכנסות של IT ו-OT, שילוב של טכנולוגיית אבטחה הפך לאפשרות בלתי נמנעת. מנקודת מבט של אבטחה, עצמאות ושליטה, על ידי אימוץ טכנולוגיית הצפנה ביתית קלת משקל וטכנולוגיית אמון מאובטח, ניתן לשלב בצורה גבוהה את מרכיבי הליבה של בקרה תעשייתית כגון PLC ו-RTU (Remote Terminal Unit) עם טכנולוגיית הצפנה/Secure משולבת זו מאפשרת את טכנולוגיית ההצפנה האבטחה משולבת RTU. דרישות בזמן אמת והתאמה סביבתית של מערכות בקרה תעשייתיות, תוך מתן הגנה קריפטוגרפית לתקשורת עם מחשבים מארחים, זיהוי פרוטוקול וזיהוי תוכן לתקשורת ברשת, והגנה על קושחת האחסון ושלמות הנתונים שלה. למעשה, הוא מספק אבטחה אינהרנטית המגנה מפני איומי OT פנימיים ו-IT כאחד.
היתוך נתונים
היתוך נתונים נעשה בעיקר ברמת רכישת הנתונים ורמת עיבוד הנתונים.
(1) אינטגרציה של פונקציות בדיקת תעבורה בשכבת רכישת הנתונים. בדיקות IT אוספות בעיקר נתונים מציוד רשת כללי, ציוד אבטחה ומסופים, בעוד שבדיקות OT אוספות בעיקר נתונים מציוד בקרה תעשייתי באתר, ציוד אוטומציה, מערכות בקרה/ניטור ומסופים. נתונים אלו מהווים מקור נתונים גדול לאבטחת מידע תעשייתי, לרבות מגוון מידע כגון נתוני תעבורת רשת גולמיים, נתוני נכסים, נתוני התנהגות מכשירים, נתוני ביקורת, מטא נתונים וכו'. ישנן שתי דרכים להשיג התכנסות. שיטה זו חוקרת ומנתחת את המשותף והמאפיינים של נתוני OT מנקודת מבט של נכסים, אירועים, נקודות תורפה ואזעקות, בונה שיטת ייצוג מאוחדת לנתוני רשת בקרה תעשייתית שאינה תלויה בפרוטוקולי רשת או תרחישי בקרה תעשייתיים, ומשתמשת בשיטה זו לפיתוח "קדם בדיקות". בדיקה היא שיטה המממשת פונקציות היתוך תוך איסוף נתוני IT ונתוני OT בו זמנית. שיטה נוספת היא להשתמש בבדיקה משותפת עבור IT ו-OT בעת איסוף נתונים, ולאחר איסוף, ביצוע ניתוח היתוך ברמה פונקציונלית על הנתונים כדי להפשט פונקציות נפוצות ופונקציות אופייניות.
(2) שילוב מודלים של ניתוח ועיבוד נתונים. IT ו-OT צריכים לנקות את הנתונים שלהם ולאחסן אותם במסד נתונים מאוחד. שיטות ניתוח נתונים משתמשות בטכניקות כמו ניתוח מתאם ולמידת מכונה כדי לבנות מודלים של כללים ייעודיים המבוססים על וקטורי התכונות ותרחישי השימוש שלהם. המודלים שלהם משולבים עם מסדי הנתונים של מודיעין האיומים שלהם לניתוח התנהגות חריגה והערכת סיכונים. בשכבת ניתוח הנתונים, IT ו-OT משתמשים בטכניקות דומות הנבדלות רק במודלים, כללים ופרוטוקולים של נתונים, וברור שבניית מודלים של ניתוח אוניברסליים אפשרית.
(3) שילוב מסדי נתונים של מודיעין איומים. מודיעין איומי רשתות IT ו-OT מסייעת לארגונים לקבל החלטות בתגובה לאיומים וסיכונים קשורים על ידי חשיפת סיכונים ואיומים פוטנציאליים על נכסי רשתות IT ו-OT, בהתאמה, ומתן סביבות רלוונטיות, מנגנונים, אינדיקטורים, השפעות והצעות ניתנות לפעולה. נכון לעכשיו, מסד הנתונים של אינטליגנציה של איומי רשתות IT ו-OT אינם משותפים מספיק, מה שמפריע למודעות שיתופית ולתגובה אחידה לאיומי אבטחה. פתרון הוא הפשטה והפרדה של קטגוריות מודיעין, ערכים ומבני נתונים במאגרי IT ו-OT ועיצוב מבנה נתונים אחיד להמרת פורמטים, אחסון אחיד והפצה אחידה. זה מאפשר זיהוי מפורט של אירועי אבטחה ואיומים.
אינטגרציה של מודעות למצב
בשכבת המצגת, מערכות IT ו-OT מציגות נכסי מערכת ארגונית, פגיעויות, איומים, יומנים, התראות ומודעות למצב עם פונקציונליות דומה וממשק ויזואלי בעיקר. אינטגרציה זו מאפשרת תצוגה אחידה, המאפשרת תגובה מתואמת וניהול של סיכוני אבטחה מתקדמים. במקביל, ניתן להגדיר ממשקי יישומים כך שיעמדו בדרישות הרגולטוריות של אבטחת סייבר של משרדים לאומיים, תוך מתן דיווח נתונים מאוחד וקבלת מודיעין איומים מאוחד.