安全 AI 赋能的专用移动网络如何变革公用事业运营

随着数字转型加速，电网中电力传感设备和可控资产数量快速增长，传统集中式电网架构已无法满足现代运行需求。公用事业企业需向分布式网络转变，利用AI技术（如小语言模型SLM）在边缘实现智能，而安全AI赋能的专用移动网络（PMN）成为支撑“分布式电网架构编排”的核心，提供保护关键基础设施的工具，确保通信的完整性、机密性和可用性。

AI应用正将电网改造为智能、高度协调和自适应的系统，推动运营向预测性、规范性和自主性转变。小语言模型SLM高效、针对特定领域且简洁，支持在边缘设备上部署，实现分布式和灵活的电网模式。自主智能体可独立管理本地化电网功能，多智能体系统实现信息共享的协同操作，电网转变为动态自组织系统。

AI应用包括预测性健康监测、规范性元素、自主智能体和多智能体系统等。然而，AI也带来新的安全挑战，如欺骗数据、中毒模型和虚假资产状态，需通过加固专用网络和AI驱动的安全解决方案加强网络安全态势。

专用移动网络（PMN）在工业和关键任务环境中更适合AI驱动用例，具有更高的安全性，使用专用许可频谱，提供强大的网络安全保护。PMN优势包括网络和设备身份验证、用户身份保护、强大的身份验证管理和加密功能，与公有基础设施隔离，保障数据流的安全、可追溯与可靠性。

专用网络可支持增强型物理安全应用，如视频监控、枪声探测等。公共网络攻击如Salt Typhoon和Volt Typhoon暴露了公共网络固有的系统漏洞，国家支持的对手利用现代通信的互联特性进行深层次、战略性的破坏。利用专用移动网络（PMN）和零信任原则可加强防御，实现确定性性能，防止横向移动。

构建AI就绪的专用移动网络安全架构需采用多层次安全方法，包括零信任框架。专用移动网络安全框架分为内核安全、边缘安全、AI生态系统安全和治理与合规四个层级，形成深度防御战略。内核安全提供加密和弹性传输，边缘安全防护包括网络分割、身份控制和AI驱动的高级威胁防护，可视性与监控实现跨整个网络环境的端到端可视性，AI和ML检测异常模式，AI生态系统的安全需保护模型、智能体和训练数据，治理与合规确保与监管要求保持一致。

AI是公用事业公司创新和运营转型的重要工具，但需保护支撑智能操作的数据、设备和网络。部署AI就绪专用网络并在IT、OT和AI系统中采用统一的零信任战略，将建立未来所需的弹性智能电网。