35、智能城市中基于AI和物联网的网络安全风险评估

智能城市中基于AI和物联网的网络安全风险评估

1. 引言

随着物联网、大数据和云计算等新兴技术的应用，城市的决策能力得到了显著提升。然而，这些技术带来的高度互联性也增加了城市面临网络攻击的风险。城市管理者需要制定最佳的网络安全策略，以降低网络攻击的影响。这就需要运用风险分析方法，来识别城市的关键资产、组件的漏洞以及可能的攻击途径。

由于城市在社会、经济和人口等方面的复杂关系，它本身就是一个动态且复杂的系统。再加上物联网等技术具有异质性、快速增长且安全措施不足的特点，使得城市系统的复杂性进一步增加。传统的风险评估方法通常较为静态，难以评估智能城市中网络攻击的复杂性、不确定性、模糊性和放大效应。

为了实现系统的网络风险分析，一些研究人员建议使用贝叶斯网络，以概率的方式评估系统不同组件之间的关系和因果联系。同时，利用数字孪生技术可以抽象出城市的物理特征，从而对智能城市的网络风险关系进行建模。

物联网是构建智能城市的关键要素，它能够通过感知城市的各个组件来生成数字孪生城市。但物联网的异质性和缺乏高级安全措施的特点，扩大了网络攻击的范围，增加了影响城市关键运营的可能性。传统的风险分析方法需要适应物联网生态系统的灵活性、动态性和大量数据，以检测智能城市中的威胁、漏洞和风险。而贝叶斯网络能够构建多功能诊断模型，并开发预测概率，从而应对上述挑战。

本文将分析人工智能方法在智能城市网络安全风险评估中的应用。首先，我们将概述智能城市中的网络攻击情况。然后，通过认知安全技术，分析评估网络攻击对智能城市负面影响的风险方法。

2. 背景

2.1 智能城市

联合国预计，到2050年，全球城市人口将增长