综述：基于人工智能的网络安全技术在可持续数字产业中的应用：系统性文献综述与未来研究方向

《Journal of the Indian Chemical Society》：AI-based Cybersecurity for a Sustainable Digital Industry: Systematic Literature Review and Future Research Directions

可持续网络安全与工业物联网中的AI应用：系统性文献综述与整合框架

　　在工业4.0时代，人工智能（AI）技术在确保可持续性网络安全方面扮演着至关重要的角色。随着数字技术的快速发展，网络安全已成为一个复杂的挑战，特别是在工业系统中，攻击的数量和复杂性不断上升，传统方法已经无法满足需求。AI技术因其高度的适应性和预测能力，能够高效分类和检测大量网络攻击，提供更快的分类速度、发现隐藏模式以及更高的准确性。然而，当前文献中对于AI驱动的网络安全风险评估与可持续性原则（经济、社会和环境）之间关系的研究仍然存在显著的空白。因此，本研究通过系统文献综述（SLR）方法，深入探讨了AI技术在网络安全风险评估中如何促进可持续性，旨在为未来的学术研究和实际应用提供新的视角和方法论。

### 1. 引言

工业4.0的兴起改变了传统的生产模式，将先进的数据驱动型数字技术，如人工智能、物联网（IoT）、云计算和区块链，引入了工业系统。这些技术不仅提高了运营效率，还对企业的整体可持续性产生了深远影响。例如，通过结合IoT和云计算，企业可以减少原材料库存，优化资源使用，并提高交付效率，从而关注成本节约和产品质量提升。此外，AI和数据分析技术还能促进个性化培训方案的开发，提高员工的专业技能和职业发展机会，从而提升社会可持续性。总体而言，AI技术不仅提升了企业的创新能力和竞争力，还促进了工业系统的可持续发展。

然而，网络安全问题也随之而来。在工业环境中，网络攻击可能干扰、破坏甚至摧毁业务运营，造成经济损失、资源浪费和企业形象受损。因此，企业需要采用网络安全评估模型，以快速识别其强项、弱点、机会和威胁，并制定相应的应急响应策略。已有研究表明，绿色网络安全在推动可持续发展方面发挥着重要作用，尤其是在安全和隐私保护方面。此外，一些研究还强调了绿色网络文化在实现可持续发展中的积极影响。另一方面，研究者也指出，可持续性网络安全与绿色运动的未来趋势之间存在显著联系，有助于减少网络攻击的发生。总体来看，强大的网络安全对于实现工业4.0的可持续性潜力至关重要，同时最小化对生产过程的干扰、损害或破坏。

传统的工业系统网络安全通常依赖于常规框架和方法，这些方法提供了结构化的定性风险评估，如NIST网络安全框架和ISO/IEC 27005，或者通过数值量化风险和评估攻击路径，如FAIR模型、攻击树或攻击图。然而，随着网络攻击频率和复杂性的增加，采用基于AI的技术来检测工业系统中的网络攻击变得越来越流行。确实，攻击者不断修改攻击向量以规避检测，使得基于数据集存储签名的传统方法在检测新类型和未知攻击方面变得无效。另一方面，AI技术，包括智能入侵检测系统（IDS）、异常检测（AD）技术和基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的智能架构，已被证明在工业4.0环境中对网络攻击的分类和检测非常有效，提供快速分类、发现隐藏模式和提高准确性的能力。此外，AI技术在网络安全风险评估过程中至关重要，能够实现漏洞识别和评估的自动化、威胁狩猎、攻击路径建模、风险分析和影响评估，以及预测智能以预测潜在攻击。

AI驱动的网络安全在可持续性方面发挥着关键作用，符合“三重底线”原则，即经济、社会和环境维度之间的平衡。首先，持续的网络安全解决方案和IT工具的维护确保了稳定的运营，减少了能源消耗，提高了服务器室的能源效率。其次，采用适当的网络安全措施有助于减轻潜在的经济损害，确保工业过程的连续性、工作环境的安全性和IT和运营技术（OT）系统的完整性。最后，保护关键资产（数据、网络和系统）免受网络攻击不仅有助于保护敏感信息，还能促进用户对基于新兴技术的数字系统的信任。AI驱动的可持续性网络安全实践的整合确保了数字基础设施能够在不牺牲安全性的前提下发展，同时在技术创新和资产保护之间保持平衡。例如，基于AI的智能能源管理系统可以防止可能导致能源和交通网络停电或故障的网络攻击，从而确保关键基础设施的业务连续性。另一个例子是将AI整合到工业机械的故障检测系统中，这可以提高工业过程的韧性，防止可能造成生产中断或增加能源消耗的攻击。

### 2. 研究方法

本研究采用了系统文献综述（SLR）方法，旨在系统地探讨AI在网络安全风险评估中的作用，并评估其在可持续性方面的潜在影响。SLR是一种严谨和结构化的方法，用于收集、分析和综合给定研究主题的现有证据，提供全面且无偏见的现有证据概述，识别当前文献中的已知发现和研究空白。

尽管已有多种SLR策略被提出，如文献[50]、[51]和[52]，以及文献[53]，但本研究选择了文献[54]中定义的SLR程序，因为它被认为最适合本研究的领域。首先，该程序允许对复杂数据进行严谨和系统化的分析，包括工业4.0中常见的非结构化数据，这是本研究的关键方面。此外，该程序还提供了有效识别现有文献中的研究空白，并从工业环境收集具体证据的基础，遵循三个宏观步骤：（i）文献综述规划；（ii）文献搜索和文档选择；以及（iii）文档分析和结果报告。具体而言，第一步旨在识别研究目标和选择标准；第二步涉及所有文献来源和过滤活动；而第三步则是对选定的文档和在线资料进行评估和总结，并传达和系统化整体贡献，使其易于沟通和传播。

本研究的SLR协议，如表1所示，为所有活动提供了一个有用的指南，包括预定义的逻辑和时间流程。具体而言，该协议被迭代应用于不同的信息源，以充分满足研究目的。此外，为了支持公司在实现可持续性目标方面进行操作，采用了一种内容分析方法，作为系统方法来检查各种形式的数据，包括文本、视觉和口头资料，使信息能够被分类到定义的类别中。这种方法能够对现象进行结构化的解释，有助于识别现有研究中的重复模式、新兴趋势和研究空白。

文献中关于AI在网络安全风险评估中的应用，以及其对可持续性的影响，已经被广泛研究。然而，现有的研究往往集中在AI技术对网络安全的影响，而较少关注其对经济、社会和环境可持续性的具体贡献。因此，本研究的目的是填补这一研究空白，系统地分析AI技术在网络安全风险评估中的应用，并评估其对可持续性的潜在影响。为了实现这一目标，本研究采用了系统的方法，通过文献综述和专家访谈，收集和验证了相关证据。

### 3. 文献分析与结果报告

为了组织和评估选定文献的内容，本研究创建了一个矩阵，用于收集每篇文献的元数据。该矩阵包括跟踪参考文献的一般信息（如标题、作者、发表年份、来源、摘要和关键词），以及回答研究问题所需的信息（如绿色网络安全和可持续网络安全的定义、AI驱动的网络安全风险评估技术、相关行业和实施这些技术的可持续性影响）。收集的信息被进行批判性分析和跨文献比较，以深入讨论关键发现。

#### 3.1. 定义

本部分探讨了在工业背景下出现的绿色网络安全和可持续网络安全的定义，以识别它们的主要属性和重复出现的关键词，提供对这些概念的深入理解。文献中关于绿色网络安全的定义强调了在网络安全实践中可持续性和能源效率的重要性。例如，文献[59]指出，“实现绿色网络安全的第一步是建立确保可持续性的开发标准和设计框架，以及系统地提出一致的实施实践所需的评估程序和指标，如计算和通信开销、资源利用率、能源消耗和温室气体（GHG）排放”。这突显了确保IT操作节能和环保的必要性，关注计算和通信开销、资源利用、能源消耗和排放等关键方面。

此外，文献[4]强调了绿色网络安全的关键特征，即适应安全技术以减少数字活动的环境影响。该研究指出，绿色网络安全是一个新兴问题，直接和间接地涉及社会、经济和环境问题，从而促进可持续发展。文献[14]则定义绿色网络安全为“实施适当的安全措施以保护IT系统和数据，同时保护能源、商品和服务的生产过程”，强调了在环境可持续性背景下，IT操作对生产过程的保护和管理的重要性。

通过对比这些定义，可以看出绿色网络安全主要关注IT操作的环境足迹，而可持续网络安全则更加全面，涵盖了长期的韧性和主动安全策略。这些定义共同反映了网络安全与可持续性之间的相互作用，强调了在网络安全实践中考虑整个数字产品和服务生命周期的必要性。

#### 3.2. 工业领域

本部分概述了AI在网络安全风险评估中的主要工业领域，旨在识别AI在哪些领域最为相关，同时突出可能代表未来研究机会的空白。分析结果显示，最常出现的工业领域包括智慧城市、智能建筑、公共部门、交通运输、能源部门和关键基础设施。例如，AI技术在智慧城市和智能建筑中的应用显著增加了物理和数字基础设施的复杂性，扩大了攻击面，增加了保护关键资产的难度。具体而言，AI技术，特别是深度学习，是实时威胁检测和缓解的关键，确保数据安全并促进这些互联系统的稳定运行。

在公共部门，管理关键基础设施如交通、医疗和行政系统是网络攻击的主要目标。在这些行业中，攻击如SQL和NoSQL注入代表了重大威胁，因为它们利用了后端数据库中恶意代码的注入，使黑客能够绕过身份验证、访问数据、修改数据或甚至破坏整个系统网络。为了确保智慧城市服务中的服务器端应用程序的安全，AI技术的应用变得尤为关键，这成为保护城市数字基础设施中最复杂的任务之一。

在能源部门，AI在保护智能电网中的作用尤为突出，因为网络攻击可能危及能源供应和可靠性。先进的机器学习技术，如深度神经网络，被用于检测异常，如虚假数据注入或拒绝服务（DoS）攻击，从而提高电网的韧性。总体而言，AI能够更高效地监控和优化能源消耗，通过安全和精确的能源管理促进环境可持续性。

在交通运输领域，AI增强了智能交通系统（ITS）的安全性和可持续性，这些系统是现代互联城市的基石。车辆即服务网络（VANETs）和自动驾驶车辆依赖先进的技术来确保车辆与基础设施之间的关键通信。通过深度学习算法，AI能够有效检测入侵和攻击，提高道路安全，优化交通流量，并直接减少排放以提高能源效率。

AI还增强了关键基础设施的安全性和可持续性，特别是在工业控制系统（ICS）、网络安全物理系统（CPS）和工业物联网（IIoT）网络中。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）被用于检测工业过程中的异常，保护关键基础设施免受日益复杂的威胁。通过防止中断和减少攻击造成的损害，AI有助于维持高效的生产操作，减少资源浪费，延长工业系统的使用寿命。

在所有分析的研究中，AI被广泛视为促进可持续性的重要工具，不仅加强了技术基础设施的安全性，还通过降低环境影响和优化资源利用，促进了运营可持续性。然而，AI在增强可持续性方面的全部潜力取决于解决与安全、可扩展性和能源消耗相关的挑战。采用适应性强的AI模型对于确保所有行业实现稳健和可持续的安全至关重要。

### 4. 讨论

本研究通过系统文献综述，对AI在网络安全风险评估中的应用进行了深入分析，并提出了一个创新的表格框架，整合了文献中的证据，以提供对AI在网络安全风险评估中如何促进可持续性的清晰概述。该表格框架分为四个主要分析领域：定义、工业背景、AI技术的应用以及实施这些技术的可持续性影响。

#### 4.1. 表格框架

文献综述的结果表明，绿色网络安全主要关注IT操作的环境足迹，通过采用节能技术来减少环境影响。相比之下，可持续网络安全则更全面，涵盖了经济和社交维度，强调了韧性和长期风险管理。这些定义为研究问题RQ1提供了全面的框架，明确了绿色和可持续网络安全的概念差异。

在工业背景部分，AI技术在不同行业的应用具有显著的跨行业比较。主要应用AI技术的行业包括智慧城市、智能建筑、公共部门、交通运输、能源部门和关键基础设施。每个行业在采用AI技术时都有其独特的特点，根据其自身的安全和可持续性需求调整技术。观察到，AI在网络安全中的应用在这些行业之间并不均衡，智慧城市和关键基础设施等复杂行业往往采用更先进的解决方案，而交通运输和公共部门则显示出较小的差异，表明这些行业在需求和解决方案上具有更高的统一性。

AI技术在网络安全风险评估中的应用涵盖了多种方法，如人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在智慧城市、交通运输和能源部门中被广泛应用。这些技术在分析复杂数据和检测异常方面表现出色，具有较高的准确性。在智能建筑和公共部门中，随机森林（RF）模型因其处理大型结构化数据集的能力而受到重视。此外，混合模型，如CNN与LSTM的结合，以及PRU与决策树（DT）的整合，能够自动提取特征，同时优化对顺序数据的管理。

在可持续性影响部分，AI技术对环境、社会、经济和治理四个维度产生了积极影响。例如，AI通过减少能源消耗、优化计算资源使用和降低维护成本，提高了运营效率。在交通运输和能源部门，AI能够通过优化交通管理和减少排放，提高环境可持续性。在公共部门和关键基础设施中，AI有助于增强隐私保护和提高关键基础设施的安全性。此外，区块链技术的整合能够提高透明度，减少误报，促进更主动的风险管理。

#### 4.2. 研究与实践意义

本研究不仅对现有文献进行了批判性分析，还提出了一个统一的框架，将AI技术用于网络安全风险评估与可持续性原则相结合。与以往研究相比，本研究不仅关注AI技术对网络安全的影响，还整合了环境、经济、社会和治理四个维度，提供了更全面的视角。通过分析特定工业领域和识别最相关的AI技术，本研究扩展了可持续网络安全的概念，强调了对数字资源的集成和可持续管理的重要性。

此外，本研究还对文献中关于“可持续网络安全”和“绿色网络安全”的定义进行了分析，提出了更加全面和整合的定义。这些定义不仅涵盖了现有的研究，还通过结构化的评估过程，识别了关键主题簇、重叠和空白，为未来的研究提供了新的方向。通过这种综合框架，管理者可以更好地将网络安全策略与可持续性目标对齐，确保网络安全措施不仅保护数字资产，还促进更广泛的环境、社会、经济和治理目标。

### 5. 结论

本研究探讨了AI技术在网络安全风险评估中如何促进可持续性，特别是在工业4.0背景下。通过系统文献综述，本研究填补了现有文献中的空白，提供了将AI技术用于网络安全风险评估与可持续性原则相结合的方法论框架。研究结果不仅有助于理解AI在网络安全中的作用，还为未来的研究和实践提供了新的视角和方向。

尽管本研究提供了重要的见解，但它也存在一些局限性。首先，关键词的选择可能影响数据收集的全面性。虽然研究目标是尽可能包容，但未来研究可以进一步优化关键词选择，以提高结果的全面性。其次，研究主要依赖于Scopus和Web of Science数据库，可能遗漏了其他相关来源。未来研究可以整合更多的数据库，如IEEE Xplore和ACM Digital Library，以扩展证据基础。最后，研究主要从理论和管理视角进行，而非技术视角。因此，研究提供的指导更多是概念性的，而非具体的技术实施细节。随着网络安全和AI技术的迅速发展，提出的表格框架可能需要定期更新，以适应新的威胁和与可持续性相关的监管变化。

总之，本研究通过系统文献综述，为理解AI在网络安全风险评估中的可持续性作用提供了理论和实践基础。这不仅有助于指导未来的研究，也为企业提供了如何在确保安全的同时实现可持续发展的策略。通过结合可持续性与网络安全，企业可以创建既安全又可持续的数字基础设施，从而支持其长期发展和创新。