Эксперты предлагают ИИ в качестве жизненно важного инструмента для защиты критически важных сетей

Международные эксперты в области искусственного интеллекта (ИИ) представили новаторское предложение по использованию ИИ для защиты критической инфраструктуры, включая электрические сети, системы водоснабжения и сети связи. Группа исследователей из Университета Флиндерс в сотрудничестве с бразильскими экспертами разработала инновационный алгоритм, позволяющий на раннем этапе выявлять программные вирусные атаки, действия хакеров или системные сбои в этих жизненно важных сетях, на которые ежедневно полагаются миллионы людей.

Обнаружение сетевых сбоев с помощью надежного алгоритма

Исследовательская группа во главе с доктором Пауло Сантосом, адъюнкт-профессором искусственного интеллекта и робототехники Колледжа науки и инженерии Университета Флиндерса, успешно создала новый алгоритм, который может обнаруживать сбои в сетях передачи данных, оставаясь при этом устойчивым к несоответствиям в данных датчиков. Этот алгоритм может сигнализировать о начале серьезных сбоев, тем самым смягчая потенциально далеко идущие последствия. Доктор Сантос объясняет: «Мы разработали новый алгоритм обнаружения сбоев в сетях передачи данных, устойчивый к несоответствиям в данных датчиков. Этот алгоритм способен сигнализировать о начале крупных сбоев, которые могут иметь далеко идущие последствия».

Исследование группы знаменует собой одно из первых всесторонних исследований реализации паранепротиворечивых анализаторов в крупномасштабном моделировании сложной электрической системы. Включив фильтр доказательств в процесс диагностики системы, исследователи расширили существующие подходы, используя анализ данных, машинное обучение и обучение на основе правил. Фильтр свидетельств учитывает противоречивые свидетельства, учитывая надежность данных датчиков. Др. Сантос прогнозирует, что эта новая модель, известная как «Кубический анализатор предварительных составляющих с фильтром данных и временным анализом» (CPAet), может быть дополнительно усовершенствована для устранения все более сложных технологических сбоев в критически важных системах, поддерживающих основные отрасли промышленности и целые городские сети.

Важность ИИ для защиты критически важных сетей

Важность защиты критической инфраструктуры невозможно переоценить, о чем свидетельствует атака червя Stuxnet в 2010 году, нацеленная на промышленные системы управления и нарушившая их работу, особенно в рамках ядерной программы Ирана. Искусственный интеллект дает возможность улучшать программные приложения и системы диагностики неисправностей, тем самым предотвращая ошибки в сложных инженерных системах, производственных предприятиях и других критически важных инфраструктурах. Интеграция технологий искусственного интеллекта, таких как анализ данных, машинное обучение и обучение на основе правил, оказалась полезной при разработке систем диагностики неисправностей. С добавлением фильтра доказательств, предложенного исследовательской группой, процесс диагностики теперь может эффективно обрабатывать противоречивые данные, что приводит к более точной идентификации системных сбоев.

Будущее ИИ в обеспечении безопасности критически важных сетей

Исследование команды закладывает основу для дальнейших достижений в области использования искусственного интеллекта для защиты критически важных сетей. Постоянно совершенствуя модель CPAet, исследователи могут лучше устранять сложные технологические сбои, которые представляют угрозу для крупных отраслей промышленности и городских сетей. Потенциальное применение этой модели выходит за рамки энергетических систем, охватывая различные важные сектора инфраструктуры, такие как транспорт, здравоохранение и телекоммуникации. По мере развития ИИ он обещает революционизировать безопасность и устойчивость жизненно важных сетей, лежащих в основе нашего современного общества.

Интеграция ИИ в защиту критической инфраструктуры — область огромного потенциала. Работа, проведенная исследователями из Университета Флиндерса и их бразильскими коллегами, показывает разработку нового алгоритма, который может обнаруживать сбои в сети в жизненно важных системах. Рассматривая несогласованные данные датчиков с помощью тестового фильтра, этот алгоритм может повысить точность диагностики системы, прокладывая путь к усиленной защите от сбоев оборудования и потенциальных простоев. По мере развития исследований предлагаемая модель CPAet может предлагать решения для все более сложных технологических сбоев в критических секторах. Будущее искусственного интеллекта в защите критически важных сетей выглядит многообещающе, открывая новую эру устойчивости и безопасности жизненно важных инфраструктурных систем по всему миру.