物联网（IoT）迅速改变了现代工作场所，带来了前所未有的自动化水平、效率和连接性。从智能门禁和能源管理系统到员工跟踪和预测性维护工具，物联网正在重塑企业的运营方式。然而，这种转变也带来了巨大的网络安全挑战。其中最紧迫但往往被忽视的威胁之一就是内部风险。随着越来越多的物联网设备嵌入企业基础设施，内部滥用或错误的可能性也随之增加。内部风险指的是企业内部个人因恶意或疏忽访问关键系统和数据而造成的威胁。
要在工作场所维护一个安全的物联网生态系统，组织必须了解并通过技术保障措施和组织政策来应对复杂的内部风险。
物联网系统的内部风险类型
- 恶意内线
恶意内部人员是指故意滥用访问权限谋取私利或造成危害的员工或承包商。在物联网集成环境中，他们可以
- 从智能会议室访问和泄漏敏感数据，如监控录像、访问日志或音频。
- 操纵物联网设备设置，如禁用安全摄像头或更改暖通空调控制，从而破坏基础设施。
这些人往往不被注意，因为他们使用的是合法凭证，这使得侦查和预防工作尤为困难。
- 玩忽职守的内部人员
疏忽的内部人由于粗心大意、缺乏培训或判断力差而造成风险。例如
- 错误配置物联网设备，使其容易受到外部攻击。
- 将不安全的个人设备连接到企业物联网网络。
- 忽略软件更新或绕过安全协议。
尽管是无意的，但他们的行为可能会导致数据泄露、系统宕机或未经授权的数据访问。
- 作为外部威胁入口的物联网设备
有些内部威胁是间接表现出来的，如外部攻击者通过内部错误利用物联网设备：
- 员工可能会在不知情的情况下在物联网设备上安装未经授权的固件或应用程序。
- 弱密码或默认密码可允许外部人员访问内部网络。
在这些情况下，被入侵的物联网设备会成为外部攻击的桥梁，助长对内部系统更广泛的入侵。
通过技术和管理降低内部人员风险
通过技术和管理降低内部人员风险
- 实施最小权限访问
应用最小权限原则可确保员工只能访问其角色所需的物联网数据和设备。优势包括
- 将未经授权访问的风险降至最低。
- 减少证书泄露的影响。
基于角色的访问控制（RBAC）系统和身份与访问管理（IAM）平台是执行这一原则的重要工具。
- 实现细粒度访问控制和设备日志记录
高级访问控制系统应支持基于以下方面的政策：
- 用户角色和责任。
- 基于位置和时间的访问权限。
- 多因素身份验证 (MFA)。
全面的设备日志可确保记录物联网系统上的所有操作。日志应
- 实时监控。
- 使用异常检测工具进行分析。
- 为审计和合规目的存档。
- 部署边缘计算以进行本地化风险检测
边缘计算允许在数据源或数据源附近进行数据处理，而不是完全依赖云。这种方法通过以下方式增强了物联网的安全性：
- 加快对可疑活动的响应速度。
- 传输数据前在本地加密。
- 支持基于人工智能的实时威胁检测。
通过现场分析设备行为模式，边缘节点可以检测到可能预示内部威胁的偏差。
- 加强员工的安全意识
一个安全的物联网工作场所需要信息灵通的用户。培训计划应包括
- 安全的物联网使用实践和设备处理。
- 识别网络钓鱼和社交工程企图。
- 可疑活动的报告程序。
定期研讨会、互动模拟和安全公告可以大大减少人为错误和疏忽。
选择安全的物联网网关或平台
物联网网关是连接设备、用户和云平台的中心节点。选择一个安全的网关对于降低内部和外部风险至关重要。
需要关注的主要功能
- 端对端加密:确保数据从设备安全传输到云服务器。
- 设备隔离:限制设备之间的通信，防止攻击时发生横向移动。
- 远程管理:允许远程执行固件更新、配置更改和关机。
- 综合身份验证:支持 MFA、生物识别登录或基于硬件的令牌，实现安全访问。
- 行为分析:监控并标记设备使用中的异常模式。
解决方案示例：TruGem 安全物联网网关
真宝石 AIoT 边缘网关例如，它提供工业级硬件和安全至上的设计。主要功能包括
- 全域物联网连接（LoRa、LTE/5G、Wi-Fi）。
- 实时设备监控和智能事件报警。
- 支持边缘数据加密和人工智能分析。
- 与企业安全平台集成。
这些功能有助于企业在保持运营效率的同时主动管理内部人员风险。
打造值得信赖的物联网工作场所生态系统
确保工作场所物联网生态系统的安全不是一次性任务，而是一个将先进技术与主动治理相结合的持续过程。
通过整合最小权限、持续监控、通过边缘计算进行本地化处理以及全面的员工培训等原则，企业可以降低内部风险。此外，选择稳健安全的物联网平台还能加强整体网络安全态势。
随着工作场所加速采用物联网，通过安全架构建立信任和弹性将成为一种竞争优势和必要条件。
结论
物联网正在以非凡的方式改变工作场所，但同时也带来了来自内部的新风险。认识到内部威胁并积极部署多层次的安全策略，企业就能充分利用物联网的优势，同时又不影响数据完整性或运营安全。智能工作场所的未来不仅取决于连接性和自动化，还取决于信任、问责制和安全性。
常见问题：
内部威胁是指组织内的个人有意或无意地滥用对物联网系统的访问权限，从而导致数据泄露、设备篡改或运行中断所带来的风险。
边缘计算可在本地处理数据，从而加快威胁检测和响应速度。它还减少了向外部服务器发送敏感数据的需要，最大限度地降低了外泄风险。
访问日志、音频/视频馈送、员工行为数据以及暖通空调、照明和安全系统的控制设置因其敏感性或操作价值而成为常见目标。
是的，通过网络分段、固件更新、设备身份验证和集成到集中管理平台，可以对传统设备进行改造，以提高安全性。
员工往往是第一道防线。适当的培训可以减少意外的错误配置，提高对威胁的认识，并鼓励及时报告可疑活动。