Industry 4.0 is a blend of the hyper-connected digital industry within two world of Information Technology (IT) and Operational Technology (OT). With this amalgamate opportunity, smart manufacturing involves production assets with the manufacturing equipment having its own intelligence, while the system-wide intelligence is provided by the cyber layer. However Smart manufacturing now becomes one of the prime targets of cyber threats due to vulnerabilities in the existing process of operation. Since smart manufacturing covers a vast area of production industries from cyber physical system to additive manufacturing, to autonomous vehicles, to cloud based IIoT (Industrial IoT), to robotic production, cyber threat stands out with this regard questioning about how to connect manufacturing resources by network, how to integrate a whole process chain for a factory production etc. Cybersecurity confidentiality, integrity and availability expose their essential existence for the proper operational thread model known as digital thread ensuring secure manufacturing. In this work, a literature survey is presented from the existing threat models, attack vectors and future challenges over the digital thread of smart manufacturing.


翻译:工业4.0是信息技术(IT)与操作技术(OT)两个世界高度互联数字产业的融合。借助这一融合机遇,智能制造涉及具有自身智能的生产资产与制造设备,而系统级智能则由网络层提供。然而,由于现有操作流程中的脆弱性,智能制造现已成为网络威胁的主要目标之一。由于智能制造涵盖从信息物理系统到增材制造、自动驾驶汽车、基于云的工业物联网(IIoT)、机器人生产等广泛的生产工业领域,网络威胁在此背景下尤为突出,提出了如何通过网络连接制造资源、如何整合工厂生产的完整流程链等问题。网络安全的机密性、完整性、可用性在确保安全制造的数字线程这一操作威胁模型中展现了其核心作用。本文对现有威胁模型、攻击向量及智能制造数字线程的未来挑战进行了文献综述。

1
下载
关闭预览

相关内容

GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2011年12月31日
A Trustworthiness Score to Evaluate CNNs Predictions
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
最新内容
综述 | OPSD:大语言模型的在线策略自蒸馏
专知会员服务
2+阅读 · 6月1日
帕兰蒂尔Maven:军事人工智能的新纪元
专知会员服务
7+阅读 · 6月1日
超越网格:作战环境对炮兵的影响
专知会员服务
3+阅读 · 5月31日
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
6+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
相关VIP内容
GANs最新进展,30页ppt,GANs: the story so far
专知会员服务
43+阅读 · 2020年8月2日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【CPS】社会物理信息系统(CPSS)及其典型应用
产业智能官
16+阅读 · 2018年9月18日
笔记 | Sentiment Analysis
黑龙江大学自然语言处理实验室
10+阅读 · 2018年5月6日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员