Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

ИИ может помочь защитить жизненно важные сети, считают эксперты

ИИ может помочь защитить жизненно важные сети, считают эксперты
ИИ может помочь защитить жизненно важные сети, считают эксперты

Международные эксперты в области искусственного интеллекта предложили использовать ИИ для защиты критической инфраструктуры, включая сети электроснабжения, водоснабжения и связи.

Университет Флиндерса и бразильские эксперты разработали новую модель для раннего выявления программных вирусных атак, хакерских действий или общего сбоя системы в жизненно важных сетях, на которые миллионы людей полагаются каждый день.

«Мы разработали новый алгоритм обнаружения сбоев в сетях передачи данных, устойчивый к несоответствиям в данных датчиков . Этот алгоритм способен сигнализировать о начале серьезных сбоев, которые могут иметь далеко идущие последствия», — говорит доктор Пауло Сантос, Адъюнкт-профессор искусственного интеллекта и робототехники Колледжа науки и инженерии Университета Флиндерса.

«Это может стать эффективной защитой от сбоев оборудования в сетях передачи данных электрических систем и может заменить более традиционные методы диагностики как в электроэнергетике, так и в другой критической инфраструктуре.

«Это одно из первых полных исследований этой системы тестирования паранепротиворечивых анализаторов в большом моделировании сложной электрической системы».

Одним из примеров критической уязвимости систем в 2010 году стала атака червя Stuxnet, предназначенного для нацеливания и нарушения работы промышленных систем управления, особенно тех, которые используются в ядерной программе Ирана.

Адъюнкт-профессор Сантос с соавторами Хайгором Мирандой Кортес из Centro Universitário da FEI и Жоао Инасио да Силва Фильо из Universidade Santa Cecília Brazil опубликовали свои выводы в новой статье в журнале Expert Systems with Applications.

Исследователи говорят, что ИИ можно использовать для улучшения программных приложений и других систем диагностики неисправностей, которые помогают предотвратить ошибки в сложных инженерных системах, на производственных предприятиях и в другой критически важной инфраструктуре.

Анализ данных, машинное обучение и обучение на основе правил уже используются для разработки систем диагностики неисправностей.

«Однако мы расширили эти подходы, чтобы добавить «фильтр доказательств» в процесс диагностики системы, чтобы учитывать противоречивые данные, учитывая степень доверия к данным датчиков», — говорит доцент Сантос.

«При дальнейшем развитии эта новая модель анализа, которую мы называем «Кубический паранепротиворечивый анализатор с фильтром данных и временным анализом» (или CPAet), может быть объединена для устранения все более сложных технологических сбоев в критически важных системах, которые поддерживают основные отрасли, целые городские сети и так далее».

Теги: ИИ, связь, энергия

В тренде