IOT et industrie : Relever les défis de sécurité de l'IoT industriel

Ghian Oberholzer explique comment l'intelligence artificielle peut aider à surmonter les défis de sécurité de l'IoT industriel
La technologie IoT qui permet la surveillance, le contrôle et la connexion Internet d'appareils physiques de toutes sortes a eu un impact énorme sur le secteur de l'énergie.
Des exemples très connus d'applications IoT incluent des compteurs intelligents pour l'approvisionnement en électricité et en eau qui communiquent l'utilisation aux fournisseurs, et des systèmes qui contrôlent à distance des appareils consommateurs d'énergie tels que l'éclairage et la climatisation en fonction des niveaux d'occupation et des conditions environnementales.
L'IoT a maintenant grandi pour avoir un impact à chaque étape de la chaîne d'approvisionnement énergétique: production, distribution et consommation. Plus précisément, du côté de l’offre, c’est l’application de l’IoT industriel (IIoT) qui transforme de nombreux aspects du secteur de l’énergie.
L'application de l'IIoT implique l'intégration de systèmes de technologie opérationnelle (OT) hérités, développés bien avant Internet et le début de la transformation numérique, avec des systèmes informatiques plus récents, capables de stocker et d'analyser de grandes quantités de données.
La combinaison de la puissance des réseaux IT et OT permet d'optimiser les processus de production et de transport d'énergie, ce qui se traduit par des gains d'efficacité significatifs. L'IIoT joue déjà un rôle important dans la production et la distribution d'énergie renouvelable, et ce rôle ne fera que croître à mesure que la technologie relativement nouvelle évoluera.
Si le monde veut atteindre l’objectif du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat de réduire les émissions de gaz à effet de serre à zéro net d’ici le milieu de ce siècle, il sera essentiel de maximiser l’efficacité de la production, du stockage et de la distribution d’énergie renouvelable.
Dans sa forme la plus simple, l'IIoT prend en charge la prise de décision en utilisant des capteurs pour collecter diverses informations et en permettant le contrôle à distance des installations, mais les avantages vraiment importants proviennent de certaines des applications les plus avancées et en évolution de l'IIoT, telles que la maintenance prédictive et préventive. , l'intelligence artificielle (IA) et les jumeaux numériques.
Maintenance compatible IIoT
L'IIoT peut permettre à la fois une maintenance prédictive et préventive en appliquant des techniques d'IA aux données historiques collectées à partir de plusieurs machines. L'IA peut déterminer des modèles et des points communs dans les données pour prédire un comportement, tel qu'une panne ou une panne. Par exemple, les capteurs sur les machines peuvent être analysés pour éviter une maintenance de routine inutile ou pour anticiper les pannes potentielles. Il est particulièrement avantageux pour les éoliennes, difficiles d'accès et souvent situées dans des zones reculées.
Jusqu'à 30% du coût de l'énergie produite sur la durée de vie d'une éolienne peut être attribué à l'exploitation et à la maintenance, et environ 70% des temps d'arrêt des éoliennes sont dus à des réparations majeures, selon SKF. Par conséquent, la maintenance activée par IIoT peut entraîner des économies de coûts significatives et moins de temps d'arrêt opérationnel pour les sociétés d'énergie.
La puissance de l'IA avec IIoT
L'IA, alimentée par les données collectées à partir des systèmes IIoT, a beaucoup plus d'applications dans les énergies renouvelables. Prenons par exemple les parcs éoliens et solaires. Les rendements des systèmes éoliens et solaires sont au gré de la nature, ce qui rend difficile pour les opérateurs de s'engager à l'avance dans les livraisons d'électricité.
En février 2019, la division IA de Google, DeepMind, a annoncé qu'elle avait été en mesure d'utiliser les prévisions météorologiques pour prédire avec précision la production de parcs éoliens d'une capacité de 700 MW 36 heures à l'avance.
Lorsque les fournisseurs d'électricité peuvent s'engager à l'avance sur la quantité d'énergie qu'ils peuvent fournir, ils peuvent obtenir un prix plus élevé. DeepMind a déclaré que ses techniques d'apprentissage automatique avaient augmenté la valeur de la production des parcs éoliens d'environ 20%, par rapport à la valeur sans engagement temporel.
L'impératif du jumeau numérique
Une autre application de l'IIoT, le jumeau numérique, montre également un grand potentiel pour le secteur de l'énergie et de nombreuses autres industries. Il s'agit de la réplication numérique d'une machine ou d'un processus du monde réel, rendue possible grâce aux technologies IoT pour collecter des données sur chaque composant de la machine ou du processus.
La société britannique Offshore Renewable Energy (ORE) Catapult a récemment créé un jumeau numérique de son éolienne offshore de démonstration, permettant à ses techniciens de voir le fonctionnement interne et l'équipement de l'éolienne n'importe où, n'importe quand. Le jumeau numérique a réduit la nécessité pour les techniciens d'aller au large, a permis l'inspection à distance de la turbine, a facilité la planification des opérations et a facilité la formation et la familiarisation des équipes avant le déploiement.
Les défis de sécurité de l'IIoT
Ces applications, ainsi que presque toutes les autres applications de l'IIoT dans le secteur de l'énergie, reposent sur l'intégration réussie des réseaux IT et OT. Cependant, la plus grande force de l’IIoT est aussi sa plus grande faiblesse: la convergence croissante des environnements IT / OT signifie que les réseaux OT sont désormais exposés à des cyber-attaquants qui infestent le monde de l’informatique.
Le défi de combler le fossé de cybersécurité entre les environnements IT et OT est particulièrement difficile dans le secteur de l'énergie. La plupart des actifs IIoT du secteur de l'énergie étant traditionnellement isolés, ils n'ont jamais été conçus pour être sécurisés contre les cybermenaces, et les outils de cybersécurité informatique modernes sont incompatibles avec les réseaux OT. En outre, les actifs OT hérités utilisent généralement des protocoles anciens et obsolètes qui sont souvent la propriété de chaque fabricant.
En raison des différentes technologies utilisées dans les environnements IIoT des entreprises énergétiques, les cyberattaques peuvent être extrêmement difficiles à détecter. La nature disparate de ces réseaux qui rendaient la vie difficile aux attaquants avant l'IIoT, joue désormais en leur faveur.
L'IA au service de la sécurité IIoT
Tout comme l'IA aide l'industrie de l'énergie à tirer parti de l'IIoT pour fonctionner plus efficacement, elle peut également jouer un rôle majeur dans la sécurisation de l'IIoT en détectant automatiquement les menaces et les anomalies.
Grâce à l'IA, les modèles de comportement passés et prédictifs peuvent être corrélés avec des modèles en ligne pour supprimer les fausses alarmes distrayantes et coûteuses, ainsi que pour hiérarchiser les alertes. Il peut également être utilisé pour créer des profils détaillés de chaque appareil sur le réseau afin de détecter tout ce qui sort de l'ordinaire.
Bien que l’intégration des technologies de l’information et de la technologie apporte actuellement de nouveaux défis en matière de sécurité, elle ne deviendra finalement qu’un autre élément des stratégies de sécurité globales des fournisseurs d’énergie.

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