物联网安全小课堂 | 企业数字化转型需避开的5个安全坑

       很多企业在推进数字化项目时，最关注的是系统能不能尽快上线、业务能不能尽快跑起来，安全建设往往被放到后面。

       比如设备上线前没有做安全检查，默认口令没有修改，接口没有测试，通信没有加密，固件版本长期不更新，这些问题看起来不起眼，但都可能成为后续风险的入口。

       企业应把安全要求提前纳入项目建设过程，从立项、选型、设计、开发、测试到上线验收，都要同步考虑安全问题。

       建议建立“先安全评估，后上线运行”的机制。设备、系统、接口上线前，应重点检查账号口令、端口服务、通信加密、漏洞风险、权限控制和日志审计等内容，避免项目上线后再被动补救。

坑二：设备接了很多，但资产底数不清

       很多企业对服务器、数据库、交换机等传统IT资产比较重视，但对摄像头、门禁、传感器、边缘网关、NVR、PLC、RTU、设备管理平台等物联网资产缺乏统一管理。

       结果就是：设备有多少不清楚，谁负责不清楚，接在哪个网络不清楚，固件是什么版本也不清楚。

       没有纳入管理的设备，往往也是最容易出问题的设备。它们可能存在弱口令、历史漏洞、暴露端口，甚至可能被非法控制，成为攻击者进入企业网络的入口。

       在园区、工厂、能源、交通等场景中，资产底数不清还会影响故障定位、运维管理和应急响应效率。

       企业应建立完整的物联网资产台账，记录设备类型、型号、厂商、固件版本、网络位置、所属场景、责任部门和运维人员。

       同时，要建立终端准入机制。未经授权的设备不能随意接入网络，发现违规接入要及时告警和处置。物联网设备也应划分专属网段，与办公网、核心业务网、生产控制网等进行合理隔离。

坑三：IT和OT融合了，防护却没跟上

       随着智能制造、工业互联网和远程运维的发展，IT网络和OT网络之间的数据交互越来越多。

       但有些企业只是把网络打通了，却没有同步建立适合OT场景的安全防护体系。比如生产网络和办公网络边界不清，远程运维通道长期开放，工业协议缺乏监测，运维操作缺少审计。

       IT/OT融合不当，可能导致网络威胁在办公网、业务系统、物联网平台和生产控制系统之间传导。

       OT系统通常直接关系到设备运行和生产连续性，对稳定性、实时性要求很高。一旦被攻击，影响的不只是信息系统，还可能影响生产运营。

       企业应按照“最小连通、分区分域、按需放通”的原则设计网络边界。

        IT网络、物联网网络、生产控制网络之间不应随意互通。关键边界位置可以结合实际情况部署工业防火墙、网闸、堡垒机、访问控制、入侵检测和工业协议审计等能力。

       对于远程运维，要做到审批授权、临时开放、操作留痕、到期回收，避免长期开放高权限账号或直连生产网络。

坑四：只关注自己系统，忽视供应链风险

       物联网安全不只发生在企业内部。设备采购、软件开发、系统集成、开源组件、固件升级、第三方运维，都是供应链安全的一部分。

       但很多企业在采购设备时，更关注价格、功能和交付周期，却忽视了供应商的安全能力、漏洞修复能力和远程运维管理能力。

       供应链风险往往比较隐蔽。比如设备存在默认口令，固件存在高危漏洞，开源组件长期不更新，第三方运维账号权限过大，这些问题都可能传导到企业内部网络。

       一旦供应商设备或第三方服务出现问题，企业自身业务也可能受到影响。

       企业应建立供应商安全准入机制，把安全能力纳入采购选型和合同管理中。

       在合同中可以明确供应商的漏洞修复责任、补丁升级义务、安全事件通报机制和远程运维边界。

       同时，建议建立软件物料清单，也就是SBOM，对系统中使用的操作系统、中间件、开源组件、SDK、固件版本等进行持续跟踪，及时发现和处理已知漏洞。

       第三方运维也要做到实名账号、最小权限、审批授权、操作审计和定期复核，避免外部风险变成内部风险。

坑五：数据采得多，但安全和合规没跟上

       物联网系统会持续采集大量数据，比如设备运行数据、视频图像、环境数据、能耗数据、位置数据、人员通行数据等。

       有些企业只关注数据能不能采集、能不能分析、能不能产生业务价值，却忽视了数据采集、传输、存储、使用、共享和销毁过程中的安全与合规要求。

       如果数据保护不到位，可能出现数据泄露、篡改、滥用、违规共享等问题。

       对于智慧园区、智能制造、能源、交通、安防等场景，部分数据可能涉及企业核心经营信息、生产运行信息、个人信息甚至重要数据，一旦出问题，不仅影响业务，也可能带来合规风险。

       企业应对物联网数据进行分类分级管理，明确哪些是普通数据，哪些是敏感数据，哪些可能涉及个人信息或重要数据。

       在数据采集时，应遵循“最小必要”原则，不该采的不采，不该存的不存，不该共享的不共享。

       在传输和存储过程中，应根据数据敏感程度采取加密、访问控制、脱敏、备份、日志审计等措施。

       如果涉及数据共享、第三方使用或数据出境，还应提前做好合规评估，确保相关活动依法依规开展。

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