在网络安全技术创新中，人工智能(AI)和机器学习(ML)增强了监控和可见性解决方案，积极降低了运营技术(OT)/工业控制系统(ICS)的网络风险。

在工业领域，关键基础设施(CI)的网络安全漏洞日益增多。地缘政治紧张局势加剧了这一趋势;同时，与国家有关的行为者拥有更多的资源来破坏工业组织这一事实，也助长了这一趋势。根据ABI Research的一份新报告，到2027年，工业领域的OT和物联网网络安全支出将达到近46亿美元。

ABI Research高级工业和物联网网络安全分析师Michael Amiri表示:“工业网络安全正在见证更新技术产品的扩展，包括为恶劣环境量身定制的先进防火墙，提供单向数据流的细分技术，以及先进的监控和可见性解决方案。”

工业网络安全供应商也在提升自己的水平，为客户提供创新的解决方案。Claroty、Otorio、Palo Alto Networks和Dragos等供应商通过部署机器学习(ML)和人工智能(AI)来监控网络流量行为，提供对工业网络的实时监控和可见性。Amiri表示:“实时数据分析可以收集工厂车间或远程操作的实时数据，这些数据在数字化之前很难获得。这反过来又改善了决策和运营策略。”

工业网络安全供应商正在越来越多地部署ML等先进技术。AI和ML不是流行语，而是实现全面的OT/ICS网络战略的关键。人工智能和机器学习算法在检测网络流量中的异常和实际威胁方面表现出卓越的能力。Amiri总结道:“它们比传统的基于规则的网络安全方法提供了更好的解决方案。”